データが不足している場合、コンテキスト内学習はLLM微調整と競合することが証明されています。LLMデータが不足している場合、コンテキスト内学習はLLM微調整と競合することが証明されています。2024要約:EPFLの研究者が大規模言語モデル(LLMs)の適応におけるインコンテキスト学習(ICL)と指示微調整(IFT)を比較する研究を実施ICLとIFTは最初のMT-Benchテストで少ない訓練例(最大50個)を使用すると同様の結果を示す簡単なタスクではICLとIFTに類似性がありますが、複雑なシナリオでは大きな違いが現れ、IFTが優れたパフォーマンスを示すICLモデルは個々の例のスタイルに過剰適合し、複雑な会話に対処するのが難しいという研究仮説がありますURIALメソッドは、わずか3つの例と指示に従うルールでベース言語モデルをトレーニングしましたが、IFTで調整されたモデルには及ばなかったデコーディングパラメータはモデルのパフォーマンスに重要な影響を与え、正しいパラメータ設定によりベースモデルでもある程度の指示に従うことが可能ICLは少ない訓練例が利用可能な場合に効果的であり、多回の会話などの複雑なタスクにはIFTが優れるICLとIFTの選択は、リソース、データ量、特定のアプリケーション要件など、様々な要因に依存する感想:研究によると、ICLとIFTの適切な選択は、データ品質の重要性に依存しており、少ない例を使用する場合にはICLが有効であることが示されました。IFTは多回の会話などの複雑なタスクには優れており、データセットが大きくなるにつれて改善されることが強調されました。ICLとIFTの使い分けは、研究で強調されているように、利用可能なリソースや具体的なアプリケーションの要件など、様々な要因に依存する重要な決定であると感じます。Comments表示できるコメントはありません。Themeansar.Home。