ねえ智也くん、この論文のタイト…
解説
ねえ智也くん、この論文のタイトル「インコンテキスト学習」って何？すごく興味あるんだけど、教えてくれる？
もちろん、亜美さん。インコンテキスト学習（ICL）は、大規模言語モデルを使って、少数の例をプロンプトに追加することで、特定のタスクに対する予測を生成する新しい方法なんだ。
へえ、それってどういう意味？
つまり、大量のデータでモデルを事前に訓練する代わりに、関連する少数の例を使って、その場で適切な予測を行うんだよ。
なるほど、それでどうやって評価するの？
実際には、選ばれた例がどれだけタスクに適しているかを評価するために、教師ありランキングモデルを使って最適な例を選ぶんだ。
それって未来のAIにどんな影響を与えるの？
この方法が広まれば、より効率的で正確な予測が可能になり、AIの応用範囲が広がる可能性があるよ。
でも、何か難しい点とかあるの？
うん、正確な例を選ぶことが非常に重要だから、その選択方法を改善することが今後の課題だね。
ふーん、でも智也くんがいれば、何でも解決しちゃいそう！
そうだね、でも亜美さんがいつも元気をくれるから、研究も頑張れるよ。
要点
大規模言語モデル（LLM）の能力が向上するにつれて、インコンテキスト学習（ICL）が自然言語処理（NLP）の新たなパラダイムとして進化しています。
ICLでは、ラベル付き例を用いてLLMのパラメータを特定の下流タスクに微調整するのではなく、少数の例をプロンプト指示に追加してデコーダの生成プロセスを制御します。
ICLは、各インスタンスの予測がローカルトポロジー、つまり局所的な類似インスタンスとそのラベル（フューショット例と呼ばれる）に基づいているという点で、非パラメトリックアプローチであるk-NNに概念的に似ています。
ICLにおけるテストインスタンスは情報検索（IR）のクエリに類似しており、ICLでトレーニングセットから取得された類似例はIRのドキュメントコレクションから取得されたドキュメントセットに関連しています。
タスク固有の関連性の概念を再定義することにより、プロンプト指示に含めることが正しい予測につながる場合、例を関連性があると考えることができます。
このタスク固有の関連性を考慮に入れることで、フューショット例を最適に選択するための教師ありランキングモデル（例えば、バイエンコーダーやクロスエンコーダー）を訓練することが可能です。