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SEER：一种用于上下文混合问答的背包法示例选择
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
RetICL是一种可学习的方法，用于模拟和最佳选择逐个该如何为in-context learning选择任务例子。它使用LSTM设计示例检索器模型，并使用PPO进行训练。在数学问题求解数据集上验证了RetICL，表明它优于启发式和可学习的基线，并在TabMWP数据集上实现了最先进的准确性。
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关键要点
- 提出了RetICL，一种可学习的方法，用于选择in-context learning的任务例子。
- 将顺序示例选择问题视为马尔可夫决策过程，使用LSTM设计示例检索器模型。
- 使用PPO进行训练以优化示例选择。
- 在数学问题求解数据集上验证了RetICL，结果优于启发式和可学习的基线。
- 在TabMWP数据集上实现了最先进的准确性。
- 通过案例研究展示了RetICL隐含学习的数学问题求解策略的表示方式。
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