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内容提要
本研究提出了RetICL方法，用于模拟和选择in-context learning任务例子。通过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的优越性，并在TabMWP数据集上实现了最先进的准确性。案例研究展示了RetICL学习了数学问题求解策略的表示方式。
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关键要点
- 本研究提出了RetICL方法，用于模拟和选择in-context learning任务例子。
- RetICL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，并通过PPO进行训练。
- 在数学问题求解数据集上验证了RetICL的优越性。
- RetICL在TabMWP数据集上实现了最先进的准确性。
- 案例研究展示了RetICL学习了数学问题求解策略的表示方式。
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