主要內(nèi)容：

?2. 提供多種 ICL 方法：

3. 完整的教程：

4. 評估和驗證：

• 背景： 隨著大型語言模型 (LLM) 的發(fā)展，上下文學(xué)習(xí) (ICL) 作為一種新的評估范式越來越受到關(guān)注。
• 問題： ICL 的實現(xiàn)復(fù)雜，缺乏統(tǒng)一的框架來整合不同的檢索和推理方法。
• OpenICL 的提出： OpenICL 是一個開源、易用且可擴(kuò)展的 ICL 框架，旨在簡化 ICL 的實現(xiàn)和評估。

• OpenICL 論文提出了一個開源的上下文學(xué)習(xí) (ICL) 框架，主要創(chuàng)新點如下：1. 易用且可擴(kuò)展的 ICL 框架：

• OpenICL 提供了一個模塊化的架構(gòu)，允許用戶輕松地將不同的組件（如檢索器和推理器）組合在一起，以適應(yīng)他們的需求。
• OpenICL 支持?jǐn)?shù)據(jù)并行和模型并行，以提高大規(guī)模模型的推理效率。
• OpenICL 支持各種 LLM、任務(wù)和 ICL 方法，并提供靈活的接口以方便用戶進(jìn)行擴(kuò)展。
• OpenICL 內(nèi)置了多種最先進(jìn)的檢索和推理方法，例如：
  • 檢索方法： 隨機(jī)、啟發(fā)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，幫助用戶快速上手和使用該框架。
• 指導(dǎo)用戶如何使用 OpenICL 開發(fā) ICL 管道、進(jìn)行評估和擴(kuò)展框架。
• 論文在多個 NLP 任務(wù)上對 OpenICL 進(jìn)行了評估，結(jié)果表明 OpenICL 能夠有效地支持不同的評估需求并復(fù)制最先進(jìn)方法的成果。
• 評估結(jié)果證明了 OpenICL 的效率和魯棒性，使其成為 LLM 評估的有效工具
• OpenICL 的特點：
  • 模塊化： 用戶可以輕松地將不同的組件組合在一起。
  • 效率： 支持?jǐn)?shù)據(jù)并行和模型并行。
  • 通用性： 支持多種 LLM、任務(wù)和 ICL 方法。
  • 內(nèi)置方法： 提供多種檢索和推理方法，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，方便用戶上手。
  • 可擴(kuò)展性： 支持用戶擴(kuò)展新的方法和組件。
• OpenICL 的應(yīng)用： 論文展示了 OpenICL 在文本分類、文本生成和多步推理任務(wù)中的應(yīng)用。
• 評估結(jié)果： OpenICL 在多個 NLP 任務(wù)上取得了良好的性能，證明了其有效性和魯棒性。

?