Meta-in-context learning in large language models

J Coda-Forno, M Binz, Z Akata, M Botvinick, J X. Wang, E Schulz
[Max Planck Institute for Biological Cybernetics & University of Tübingen & Google DeepMind]

大型语言模型的元上下文学习

要点:

  • 动机：探索大型语言模型(LLM)的元上下文学习能力，即通过上下文学习本身来递归地改进模型的性能。研究大型语言模型的元上下文学习能力是否可以进一步改善。

  • 方法：通过在多个学习任务中顺序展示LLM，并进行实验研究，证明了通过元上下文学习可以递归地提升LLM的上下文学习能力，并改变模型的先验知识和学习策略。

  • 优势：揭示了大型语言模型的元上下文学习现象，并展示了通过元上下文学习可以使模型性能逐步提升，并在实际回归问题上与传统算法竞争。


通过元上下文学习改进了大型语言模型的性能，并揭示了其先验知识和学习策略的递归性，为模型的应用环境中的自适应提供了新的思路。

https://arxiv.org/abs/2305.12907 
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