インコンテキスト学習における小さなLLMのラベル反転問題

このArXiv論文は、インコンテキスト学習シナリオにおける小さな言語モデルの限界を検証しています。この研究は、コンテキスト内でラベルが変更された場合に、これらのモデルが効果的に適応できないという課題を浮き彫りにしています。

• •小さなLLMは、インコンテキスト学習におけるラベルの変更に一般化し、適応することに苦労する可能性があります。
• •この研究は、これらのモデルのセマンティックな理解と推論能力に焦点を当てている可能性が高いです。
• •この発見は、より小さなモデルの柔軟性と適応性に限界があることを示唆しています。