В процессе few-shot обучения действительно важно учитывать порядок подачи примеров, поскольку это может повлиять на работу модели. Например, если модель видит подряд несколько положительных примеров, это может настроить её на дальнейшую генерацию положительных ответов, даже если контекст изменится на отрицательный. Такой эффект можно назвать контекстным смещением. Это приводит к тому, что модель начинает отвечать в соответствии с ранее поданными примерами, игнорируя фактический смысл запроса.
Эксперимент с изменением порядка примеров
Первоначальный порядок:
- Q: Я только что получил лучшие новости в жизни! A: Положительно
- Q: Я только что получил ужасные новости. A: Отрицательно
- Q: На улице такая мрачная погода. A: Отрицательно
- Q: Я так горжусь тем, что сегодня достиг. A: Положительно
Измененный порядок:
- Q: Я только что получил лучшие новости в жизни! A: Положительно
- Q: Я так горжусь тем, что сегодня достиг. A: Положительно
- Q: На улице такая мрачная погода. A: Отрицательно
- Q: Я только что получил ужасные новости. A: Отрицательно
В результате смены порядка модель может показывать более предсказуемое поведение и предпочтительно давать положительные ответы, если сначала идут положительные примеры.
Как избежать смещения
- Случайный порядок. Подавайте примеры в случайной последовательности, чтобы избежать перекоса в сторону одной метки.
- Равное количество положительных и отрицательных примеров. Убедитесь, что модель видит одинаковое количество примеров с разными метками, чтобы она не привыкала к доминирующему типу ответа.
- Разные контексты. Подавайте модели разнообразные примеры, относящиеся к разным тематикам и контекстам, чтобы она училась лучше адаптироваться к конкретным ситуациям.
Эксперименты с порядком подачи данных и их вариативностью помогут улучшить результаты и снизить риск возникновения предвзятости в работе модели.
