这篇论文主要介绍了在预训练语言模型中使用检索演示进行少样本学习的研究进展。作者指出，当前的语言模型在少样本学习方面的表现非常出色，但其能力对选择的演示数量敏感。因此，一种新的方法是针对每个输入查询检索定制化的演示，而不是使用固定的演示集。这种方法可以提高学习效率和可扩展性，并且已经被证明可以减少人为选择示例时存在的偏见。本文详细讨论了不同设计选择、检索训练过程以及推断算法等方面的比较和结果。

论文方法

方法描述

本文提出了三种策略来使用检索器收集k个演示。第一种是one-hoc检索策略，即给定查询后，检索器根据一些评分标准对演示进行排名，并选择前k个演示。第二种是聚类检索策略，将所有演示分为k个子组，旨在将相似的演示放在一起。然后，在给定查询时，检索器从每个子组中选择最相似的演示，从而得到最终的k个演示。第三种是迭代检索策略，它通过结合查询和之前检索到的演示来进行演示的选择。这个过程以单个查询开始，检索器找到一个最佳演示。然后，该查询被增强（例如与演示相结合）以检索下一个演示。这个步骤重复执行k次以获取k个演示。总体思路是选择可以相互补充的演示。

方法改进

相比于传统的检索策略，本文提出的聚类检索策略能够更好地解决演示同质性问题，使得选择的演示更加多样化。而迭代检索策略则能够在每次选择演示时考虑之前已经选择的演示，从而更好地保证了所选演示之间的互补性。

解决的问题

本文提出的检索策略主要解决了在少样本学习中如何选择具有代表性的演示数据的问题。传统的检索策略可能会导致选出的演示过于同质化，无法很好地覆盖任务空间的不同部分。而本文提出的聚类检索策略和迭代检索策略则能够更好地解决这个问题，提高模型的学习效果。

论文实验

本文主要介绍了基于语言模型的示例检索（Retrieval-based Prompt）在不同任务中的应用，并比较了不同的示例检索方法和训练策略的效果。具体来说，文章包括以下四个部分：

第一部分介绍了示例检索的基本原理和应用场景，即通过输入问题和一些示例，来生成更好的答案。作者指出，这种方法可以用于多种任务，如文本分类、问答系统等。

第二部分介绍了三种常见的示例检索方法：基于词向量的方法、基于句子向量的方法和基于预训练模型的方法。其中，前两种方法都是基于词向量或者句子向量的相似度计算来进行检索，而第三种方法则是利用预训练模型对示例进行编码后，通过查询与示例之间的相似度来进行检索。作者指出，这些方法各有优缺点，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法。

第三部分介绍了几种常见的训练策略，包括使用标签信息进行监督学习、使用无标签数据进行强化学习以及使用混合策略。作者指出，这些策略都可以提高示例检索的效果，但具体的实现方式需要根据任务的特点进行调整。

第四部分介绍了示例检索在多个任务上的表现，并与其他方法进行了比较。作者发现，示例检索可以在许多任务上取得很好的效果，特别是在需要长文本输入的任务中表现突出。此外，作者还提出了一些改进方法，如使用更多的示例、使用更复杂的检索方法等，以进一步提高示例检索的效果。

总的来说，本文对于示例检索的研究具有一定的参考价值，可以帮助研究人员更好地理解和应用这一技术。

文章优点

• 该论文系统地回顾了当前关于少样本学习的研究进展，并详细介绍了基于检索的少样本学习方法。

• 论文综述了少样本学习中的关键问题，如演示选择、演示构建和模型更新等，并提供了多种解决方案。

• 论文还探讨了不同类型的演示数据（例如代码生成、情感分析、问答等）以及不同的演示构建方法（例如基于相似度、多样性等）对少样本学习的影响。

• 最后，论文提出了未来研究的方向，包括如何更好地利用领域知识、如何处理复杂的任务等。

方法创新点

• 该论文提出了一种基于检索的少样本学习方法，通过使用预训练的语言模型来自动检索与查询相关的演示数据，从而提高了少样本学习的效果。

• 论文还介绍了一些有效的演示选择策略，如基于相似度、多样性等，这些策略可以帮助模型更好地适应新的任务。

• 此外，论文还探讨了如何在演示构建过程中考虑模型的知识表示和推理能力，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

未来展望

• 少样本学习是一个非常活跃的研究领域，未来还有很多可以探索的问题，比如如何更好地利用领域知识、如何处理复杂的任务等。

• 另外，随着深度学习技术的发展，我们可以期待更加高效和精确的少样本学习算法的出现，这将有助于解决实际应用中遇到的一些挑战。

原文：

In-context Learning with Retrieved Demonstrations for Language Models: A Survey