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论文 | OpenICL: An Open-Source Framework for In-context Learning

news 2025/8/22 2:55:05

主要内容：

2. 提供多种 ICL 方法：

3. 完整的教程：

4. 评估和验证：

背景：随着大型语言模型 (LLM) 的发展，上下文学习 (ICL) 作为一种新的评估范式越来越受到关注。
问题： ICL 的实现复杂，缺乏统一的框架来整合不同的检索和推理方法。
OpenICL 的提出： OpenICL 是一个开源、易用且可扩展的 ICL 框架，旨在简化 ICL 的实现和评估。
OpenICL 论文提出了一个开源的上下文学习 (ICL) 框架，主要创新点如下：1. 易用且可扩展的 ICL 框架：
OpenICL 提供了一个模块化的架构，允许用户轻松地将不同的组件（如检索器和推理器）组合在一起，以适应他们的需求。
OpenICL 支持数据并行和模型并行，以提高大规模模型的推理效率。
OpenICL 支持各种 LLM、任务和 ICL 方法，并提供灵活的接口以方便用户进行扩展。
OpenICL 内置了多种最先进的检索和推理方法，例如：
- 检索方法：随机、启发式方法（如 BM25、TopK、VoteK）和基于模型的方法（如熵、MDL）。
- 推理方法：直接、困惑度和通道方法。
- 多步推理方法： Chain-of-thought 和 Selection-Inference。
OpenICL 提供了完整的教程，帮助用户快速上手和使用该框架。
指导用户如何使用 OpenICL 开发 ICL 管道、进行评估和扩展框架。
论文在多个 NLP 任务上对 OpenICL 进行了评估，结果表明 OpenICL 能够有效地支持不同的评估需求并复制最先进方法的成果。
评估结果证明了 OpenICL 的效率和鲁棒性，使其成为 LLM 评估的有效工具
OpenICL 的特点：
- 模块化：用户可以轻松地将不同的组件组合在一起。
- 效率：支持数据并行和模型并行。
- 通用性：支持多种 LLM、任务和 ICL 方法。
- 内置方法：提供多种检索和推理方法，例如 BM25、TopK、VoteK、直接推理、困惑度推理和通道推理。
- 易用性：提供完整的教程，方便用户上手。
- 可扩展性：支持用户扩展新的方法和组件。
OpenICL 的应用：论文展示了 OpenICL 在文本分类、文本生成和多步推理任务中的应用。
评估结果： OpenICL 在多个 NLP 任务上取得了良好的性能，证明了其有效性和鲁棒性。