- In-Context Principle Learning from Mistakes [75.7]
Incontext Learning(ICL)は、いくつかの入力出力例から学習することで、下流タスクにLLMを適用する標準的な方法である。 我々はこのパラダイムを再考し、数少ないインプット・アウトプットの例からより多くを学ぶ。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:42:29 GMT) - ICLを改善するため、不正解な事例を正しく修正させ原理を説明させるプロセスを混ぜる手法Learning Principles (LEAP)を提案。効果あったとのこと。
- 改善するか否かはモデルにも依存している？っぽい結果。