Feb, 2024

逐步学习:通过课程学习增强上下文学习能力

TL;DR演示排序是上下文学习中的重要策略,对大型语言模型的性能有显著影响。我们提出了少样本上下文课程学习(ICCL),一种简单但有效的演示排序方法,其在推理过程中逐渐增加提示演示的复杂性。通过设计三个实验来探讨 ICCL 的有效性、LLM 的 ICCL 能力形成机制以及排序主题的影响,实验结果表明,ICCL 在指导调整阶段对开源 LLM 有效。此外,与人类相比,LLM 对演示的难度层次辨别能力较弱。我们在此 https URL 上发布了我们的代码。