ACL 2024 | 关于多语言上下文学习中示例影响的多维分析

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本文分享萨尔大学和慕尼黑大学团队合作的一篇ACL 2024 Findings 长文: The Impact of Demonstrations on Multilingual In-Context Learning: A Multidimensional Analysis。该工作对多语言上下文学习进行多维度分析，全面评估了五种语言模型在九个分类和生成任务及56种语言中的表现。结果显示，示例（Demonstration）的有效性因模型、任务和语言而异。精心设计的任务模板往往能在某些任务和语言上消除示例的益处。这表明，示例的重要性可能被高估。研究强调了在不同维度上详细评估语言模型上下文学习能力的必要性。 文章链接 (arxiv):  https://arxiv.org/pdf/2402.12976 或点击文末 阅读原文 获取原文链接 01 方法简介 背景 上下文学习是大语言模型的一项重要能力，即在推理时以几个示例（Demonstrations）作为上下文提供语境信息，从而在不更新模型参数的情况下解决任务。事实证明， ………………………………