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！
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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
关于TechBeat人工智能社区
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