Talk | EMNLP 2023 最佳长论文：以标签为锚-从信息流动的视角分析上下文学习

本期为TechBeat人工智能社区第561期线上Talk。

北京时间1月4日(周四)20:00，北京大学博士生—王乐安的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “以标签为锚-从信息流动的视角分析上下文学习”，介绍了他的团队在上下文学习相关的分析工作所做的研究。

Talk·信息

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主题：以标签为锚-从信息流动的视角分析上下文学习

嘉宾：北京大学博士生 王乐安

时间：北京时间 1月4日(周四)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

点击下方链接，即可观看视频！

TechBeatTechBeat是荟聚全球华人AI精英的成长社区，每周上新来自顶尖大厂、明星创业公司、国际顶级高校相关专业在读博士的最新研究工作。我们希望为AI人才打造更专业的服务和体验，加速并陪伴其成长。https://www.techbeat.net/talk-info?id=840

Talk·介绍

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上下文学习无需参数更新，直观易用，非常契合大语言模型时代的需求。近来，已经有许多工作从不同角度分析了上下文学习。我们的工作从信息流动的角度审视了上下文学习，提出并验证了“标签词在上下文学习中起锚点作用”的假设。进一步地，基于这一假设，我们提出了三个应用，展示了我们的分析结论的应用潜力。

Talk大纲

1、背景 - 上下文学习相关的分析工作

2、猜想 - 上下文学习中存在”以标签为锚”的信息流动

3、猜想验证与应用 - 介绍我们如何验证这一猜想以及这一猜想存在什么应用

4、进一步讨论 - 我们的工作和其他同期的机制可解释性工作的相似性与关联

Talk·预习资料

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论文链接：https://arxiv.org/abs/2305.14160

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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王乐安

北京大学博士生

王乐安，北大博士生，由孙栩老师指导。他目前的研究兴趣主要在于大模型的可解释性与机理。他在EMNLP 2023上发表的工作Label Words are Anchors: An Information Flow Perspective for Understanding In-Context Learning获得了最佳长论文奖。在此之前，他在北大图灵班（智能方向）获得了学士学位。

个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=36706

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