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本研究评估了先进多模态基础模型在 10 个数据集上的多样本上下文学习，揭示了持续的性能提升。批量查询显著降低了每个示例的延迟和推理成本而不牺牲性能。这些发现表明：利用大量演示示例可以快速适应新任务和新领域，而无需传统的微调。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2405.09798
代码地址：https://github.com/stanfordmlgroup/ManyICL
背景介绍
在近期的多模态基础模型（Multimodal Foundation Model）研究中，上下文学习（In-Context Learning, ICL）已被证明是提高模型性能的有效方法之一。
然而，受限于基础模型的上下文长度，尤其是对于需要大量视觉 token 来表示图片的多模态基础模型，已有的相关研究只局限于在上下文中提供少量样本。
令人激动的是，最新的技术进步大大增加了模型的上下文长度，这为探索使用更多示例进行上下文学习提供了可能性。
基于此，斯坦福吴恩达团队的最新研究——ManyICL，主要评估了目前最先进的多模态基础模型在从少样本 (少于 100) 到多样本（最高至 2000）上下文学习中的表现。通过对多个领域和任务的数据集进行测试，团队验证了多样本上下文学习在提高模型性能方面的显著效果，并探讨了批量查询对性能和成本及延迟的影响。
Many-shot ICL与零样本、少样本ICL的比较。
方法概览
本研究选择了三种先进的多模态基础模型：GPT-4o、GPT4 (V)-Turbo 和 Gemini 1.5 Pro。出于 GPT-4o 优越的表现，研究团队在正文中着重讨论 GPT-4o 和 Gemini 1.5 Pro， GPT4 (V)-Turbo 的相关内容请于附录中查看。
数据集方面，研究团队在 10 个跨越不同领域（包括自然影像、医学影像、遥感影像和分子影像等）和任务（包括多分类、多标签分类和细粒度分类）的数据集上进行了广泛的实验。
基准数据集汇总。
为了测试增加示例数量对模型性能的影响，研究团队逐步增加了上下文中提供的示例数量，最高达到近 2000 个示例。同时，考虑到多样本学习的高成本和高延迟，研究团队还探索了批量处理查询的影响。在这里，批量查询指的是在单次 API 调用中处理多个查询。
实验结果
多样本上下文学习性能评估
总体表现：包含近 2000 个示例的多样本上下文学习在所有数据集上均优于少样本学习。随着示例数量的增加，Gemini 1.5 Pro 模型的性能呈现出持续的对数线性提升，而 GPT-4o 的表现则较不稳定。
数据效率：研究测量了模型的上下文学习数据效率，即模型从示例中学习的速度。结果表明，Gemini 1.5 Pro 在绝大部分数据集上显示出比 GPT-4o 更高的上下文学习数据效率，意味着它能够更有效地从示例中学习。
批量查询的影响
总体表现：在选择最优示例集大小下的零样本和多样本情境中，将多个查询合并为一次请求，不会降低性能。值得注意的是，在零样本场景中，单个查询在许多数据集上表现较差。相比之下，批量查询甚至可以提高性能。
零样本场景下的性能提升：对于某些数据集（如 UCMerced），批量查询在零样本场景下显著提高了性能。研究团队分析认为，这主要归因于领域校准 (domain calibration)、类别校准 (class calibration) 以及自我学习 (self-ICL)。
成本和延迟分析
多样本上下文学习虽然在推理时需要处理更长的输入上下文，但通过批量查询可以显著降低每个示例的延迟和推理成本。例如，在 HAM10000 数据集中，使用 Gemini 1.5 Pro 模型进行 350 个示例的批量查询，延迟从 17.3 秒降至 0.54 秒，成本从每个示例 0.842 美元降至 0.0877 美元。
结论
研究结果表明，多样本上下文学习能够显著提高多模态基础模型的表现，尤其是 Gemini 1.5 Pro 模型在多个数据集上表现出持续的性能提升，使其能够更有效地适应新任务和新领域，而无需传统的微调。
其次，批量处理查询可以在相似甚至更好的模型表现的同时，降低推理成本和延迟，显示出在实际应用中的巨大潜力。
总的来说，吴恩达团队的这项研究为多模态基础模型的应用开辟了新的路径，特别是在快速适应新任务和领域方面。
