摘要

本文介绍了一种名为“通过隐式演示增强提升上下文学习”的新方法，旨在通过利用演示示例的深度特征分布来丰富大型预训练语言模型（PLMs）的上下文知识。该方法的核心在于通过理论证明，当增强副本的数量趋近无穷大时，增强过程近似于一种新颖的logit校准机制。实验结果表明，该方法在多种PLMs和任务中显著提高了预测准确性和稳定性，特别是在处理不平衡类别分布时表现出色。

原理

IDAICL方法通过从演示示例的深度特征空间中采样语义方向向量来增强演示的表示。这种操作基于观察到网络中的深度特征通常是线性化的，这意味着深度特征空间中存在许多语义方向。通过这种方式，可以在不扩展输入长度的情况下，向PLMs提供更丰富的上下文知识。理论证明，当增强副本数量趋近无穷大时，这种增强策略的效果近似于一种logit调整操作，该操作集成了从输入数据分布中得出的统计属性。

流程

IDAICL的工作流程包括以下步骤：

1. 从演示示例的深度特征空间中采样语义方向向量。
2. 将这些向量应用于演示的表示，以增强其深度特征。
3. 当增强副本数量趋近无穷大时，使用一种新颖的预测函数（IDA-Softmax）进行预测，该函数集成了统计属性以校准样本logits。
4. 通过这种方式，IDAICL能够在不显式执行增强过程的情况下，直接利用推导出的预测函数进行高效的隐式演示增强。

应用

IDAICL方法在多种文本分类任务中显示出显著的性能提升，特别是在处理不平衡数据集时。该方法不仅提高了平均和最差情况下的准确性，还显著降低了性能变异性。因此，IDAICL具有广泛的应用前景，特别是在需要高稳定性和准确性的自然语言处理任务中，如情感分析、主题分类和问答系统等。