恕我直言，很多小样本学习的工作就是不切实际的

作者丨iven
来源丨夕小瑶的卖萌屋
编辑丨极市平台

极市导读

NYU、facebook、CIFAR最新文章表示：以前prompt 的方法也不是真正的小样本学习，真正的小样本学习，训练集验证集都要小！

以前的小样本学习（Few-shot Learning），是需要用一个巨大的训练集训练的。测试时只给出 n-way k-shot，在这 N * k 个样本上学习并预测。我第一次看到这种任务设定的时候真是非常失望：这和现实情况的需求也相差太远了！真实场景下的小样本学习，哪有大量的训练数据呢？
从 GPT3 开始，学术界开启了一个新的小样本风潮。借助预训练模型，人们只给出几条或几十条样本作为训练集，用小小训练集进行 finetune。看到这些工作，我觉得这样才是真正的小样本学习！
最近有一些工作也在这种任务设定下取得了不错的进展。所谓prompt，就是结合具体场景，设计新的 finetune 任务形式，从而将与当前任务相关的提示信息（prompt）引入模型，以此更好地利用预训练模型的结构与先验知识。我们大名鼎鼎的 GPT 系列就是这么干的。比如我们拿 GPT3 做 QA 的 finetune，直接喂给他一串“Question：问题内容 Answer：”，剩下的答案部分就让 GPT3 自己填完。
卖萌屋之前还推送过其中一个工作（刚刚被评为 NAACL 的最佳短文！How Many Data Points is a Prompt Worth?）。这篇工作表明，基于 prompt 的方法能在几分之一的训练数据下，达到传统 finetune 的训练结果。
但！是！这样的任务设定就是真正的小样本学习了吗？今天这篇 NYU、facebook、CIFAR 三巨头一起带来的文章直接 打脸了所有人：以上任务设定也还不是真正的小样本学习！由于给出了一个巨大的验证集，因此人们用这个验证集挑选最好的 prompt、用它调参，这也是不切合实际的！真正的小样本学习，训练集验证集都要小！
另外，本文还在真正的小样本学习任务设定下，评测了挑选 prompt、调参的效果，实验发现，我们对模型小样本学习的能力还是过于乐观了🤦🏻
论文题目:
True Few-Shot Learning with Language Models
论文链接:
http://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/2105.11447v1.pdf
代码地址：
https://github.com/ethanjperez/true_few_shot

真正的小样本学习

可能大家被我上面说的各种“小样本学习”的情景搞晕了，为了清楚，我们可以总结成这样的一张表：
表中列举了四种情况：
  1. Data-Rich Supervised 表示传统有大量数据的有监督学习。
  2. Multi-Distribution Few-Shot 表示原始的小样本学习情景，即在大量 n-way k-shot 上进行训练。由于每个 task 都包含不同的数据分布，因此这相当于在不同的分布中训练，在新的分布中使用模型。
  3. Tuned Few-Shot 表示从 GPT3 开始的，用 prompt 的方式对预训练模型微调。
  4. True Few-Shot 就是本文提出的啦！
本文认为，对于小样本学习，既不应该有其它分布的数据辅助、也不应该有很多训练数据，更不应该有很多验证集的数据。因为这些数据全都是需要标注的！

那还能调参嘛？

界定了真正的小样本学习，作者就想：之前那些 prompt 的方法用了大量验证集信息来调整超参、选择最好的 prompt。他们对性能的提升其实都来自验证集中蕴含的信息。那么，在没有验证集的情况下（对！作者为了更好的比较，就只留少量样本的训练集），该怎么调参呢？作者给了两个方法：

  1. k 折交叉验证：将数据集分为 k 个部分，用其中 k-1 个部分作为训练集，剩下的一个部分作为验证集。在后面的实验中，这种方法被称作 CV（cross validation）。

  2. 类似在线学习的交叉验证：将数据集分为 k 个部分，第 1 轮用第 1 部分训练，第 2 部分验证，第 i 轮用前 i 部分训练，第 i+1 部分验证。在后面的实验中，这种方法被称作 MDL（minimum description lengthm），因为其本质上遵循的是最小描述长度准则。

另外，作者还给出一个交叉验证的准则：即在训练和验证集之间，样本 loss 的差距要尽可能小。

实验和分析

作者使用以上两种交叉验证方法，在 LAMA[1] 数据集上，对基于 prompt 的模型[2]进行了实验。LAMA 是一个评测语言模型的数据集，它给出一句话，让语言模型提取这句话在知识图谱中对应的三元组。
首先，是对不同 prompt 的对比：
实验发现，无论是在多大参数量的模型上，基于两种方法选择 prompt（图中蓝色粉色），都要比随机挑选 prompt （图中黄色）的效果好，但选出的 prompt 效果还是远不如最好的 prompt（图中绿色）。
如果把随机选择 prompt 作为基线，最好的 prompt 作为上界，那么两种交叉验证带来的性能提升便如下图所示：
在理想的验证集里，我们是能挑选出最好的 prompt 的，因此最好的 prompt 就代表了在理想的巨量验证集中挑选 prompt 最好的结果。从上图可以看出，在没有验证集时，作者提出的两个交叉验证方法只能带来理想验证集带来的大约 25% 的性能增益。因此，没了大量数据作为验证集，的确也就不能有很好的交叉验证效果了。
另外，作者还对“在验证集上调参”这件事进行了实验。模型中有两个参数是需要调整的，一个是 epoch 数量，另一个是输入文本中被 mask 掉的 token 的比例。这里的评测使用 SuperGLUE 的任务，其中包含文本蕴含、阅读理解等等和理解相关的任务。实验结果如下图所示：
这里发现，用两种交叉验证在小验证集上调参，其结果和随机参数差不多，甚至总体上看还更差一点！甚至在 MultiRC 上，调参出来的结果与最坏的一组参数表现差不多，表明在小验证集上调参，并不一定就能稳定提升性能。这结果太让人失望了，不过作者不死心，还进行了一个有意思的实验：
有多少数据之后，才一定能通过调参，得到一组比随机更好的参数呢？上面这张图是在 WiC 任务上，使用 k 折交叉验证来调参，横轴代表总的训练样本数量，纵轴是模型性能，灰色的区域是 16 组不同参数的模型性能区间。实验发现，到了 2000 多个样本时，调参才是确定有效的！

总结

这篇文章表明，在真正的小样本情境下，模型选择做的还不太好。为此，作者对未来的小样本学习给出了以下建议：
  • 在写文章的时候，同时注明模型选择的原则，以及所有超参数和尝试的 prompts。
  • 将验证集的数量也归入小样本学习的“数据量”里。
  • 当有大量样本作为验证集的时候，先不要用！先在测试集直接得到结果、做消融实验，等所有试验完成后，最后再引入验证集。这样避免实验结果使用验证集大量样本的信息。
  • 不要使用前人工作中的超参数，只在这少量样本中重新调参。
最严格的一种方式是，在设计评测任务时，只给出小小的训练集和小小的验证集，真正评分的测试集不给出，只能在线评测。
这篇文章说了真正的小样本学习，自然地，就延伸出来一个问题：在零样本学习（Zero-shot Learning）的情境下，还能进行调参吗？还能挑选模型吗？
个人感觉，似乎不行了。

本文亮点总结

1.本文认为，对于小样本学习，既不应该有其它分布的数据辅助、也不应该有很多训练数据，更不应该有很多验证集的数据。因为这些数据全都是需要标注的！
2.作者对未来的小样本学习给出了以下建议：
  • 在写文章的时候，同时注明模型选择的原则，以及所有超参数和尝试的 prompts。
  • 将验证集的数量也归入小样本学习的“数据量”里。
  • 当有大量样本作为验证集的时候，先不要用！先在测试集直接得到结果、做消融实验，等所有试验完成后，最后再引入验证集。这样避免实验结果使用验证集大量样本的信息。
  • 不要使用前人工作中的超参数，只在这少量样本中重新调参。
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