如上图，该示例展示了基于多样性的方法如何有效地工作。在此示例中，基于多样性的方法帮助模型识别输入文本所表达的情绪，既不是强烈的积极情绪，也不是消极情绪。而无基于多样性的方法由于缺乏多样化的示例，可能会导致对该文本的不准确的情绪分类。

因此，一支研究团队通过提出一种名为相关性-多样性增强选择（RDES，Relevance-Diversity Enhanced Selection）的新框架，利用强化学习动态选择演示示例，以提高模型的推理能力和分类准确性。

RDES框架不仅关注演示的相关性，还强调多样性，从而确保模型能够在多样化的输入场景中保持良好的性能。

该框架利用强化学习中的Q学习方法，动态选择与分类任务相关且多样化的演示示例。具体而言，RDES通过计算所选演示的标签分布来评估多样性得分，从而确保参考数据的平衡表示，进而提高分类准确性。

此外，研究还发现将链式推理（ CoT，Chain-of-Thought）推理与RDES结合使用，从而可以进一步提升模型的预测性能。

这一发现强调了在演示选择过程中平衡多样性和相关性的重要性，并为少样本学习方法提供了新的思路。通过大量实验验证，RDES在四个基准数据集上与十个现有基线方法相比，显著提高了分类准确性，展示了其在实际应用中的有效性。

如果RDES框架在未来得到广泛应用，可能会在以下几个方面展现其潜在的具体应用：

智能客服系统：通过优化演示选择，提升客服系统在处理用户查询时的响应准确性和多样性，从而提高用户满意度。RDES可以帮助系统选择多样化的历史对话示例，以更好地理解用户意图。个性化推荐系统：在推荐系统中，利用RDES选择多样化的用户行为示例，以增强推荐的相关性和多样性，提升用户体验。例如，RDES可以帮助选择不同类型的商品推荐示例，以满足不同用户的偏好。教育技术：在自适应学习平台中，RDES可以帮助选择适合学生的学习示例，从而提高学习效果和知识掌握的深度。通过动态选择多样化的学习材料，RDES可以帮助教师和教育平台根据学生的学习进度和兴趣，提供个性化的学习体验，促进学生的主动学习和知识吸收。医疗诊断支持：在医疗领域，RDES可以用于选择多样化的病例示例，帮助医生在诊断过程中获得更全面的视角。通过提供不同类型的病例参考，RDES能够提高医生的决策质量，减少误诊的风险。内容生成：在内容创作工具中，RDES可以优化示例选择，帮助生成更具创意和多样性的文本内容，满足不同用户的需求。例如，在写作辅助工具中，RDES可以选择多样化的写作风格和主题示例，帮助用户更好地表达自己的想法。社交媒体分析：在社交媒体平台上，RDES可以用于分析用户生成内容，选择多样化的评论和帖子示例，以更好地理解用户情感和趋势。这将有助于品牌和市场营销团队制定更有效的策略。法律文书生成：在法律领域，RDES可以帮助律师选择多样化的法律案例和文书示例，以提高法律文书的撰写质量和准确性。通过动态选择相关案例，RDES能够帮助律师更好地构建论点和辩护策略。游戏开发：在游戏设计中，RDES可以用于选择多样化的游戏场景和角色示例，以增强游戏的沉浸感和趣味性。通过动态选择不同的游戏元素，RDES能够帮助开发者创造更具吸引力的游戏体验。

通过这些应用，RDES框架有潜力在多个领域推动自然语言处理技术的进步和应用，促进各行业的智能化发展。随着技术的不断演进，RDES的灵活性和适应性将使其在未来的应用中发挥更大的作用，帮助解决复杂的现实问题。

据介绍，该研究源于《师说》检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）系统的开发过程，旨在通过选择合适的知识条目来提高用户的反馈质量。

这里的“师说”是北京师范大学珠海校区交叉智能超算中心的智能问答助手，其名称源自唐代文学家韩愈的《师说》，其中提到“师者，所以传道受业解惑也”。这一名称不仅传达了专业和可靠的服务态度，还体现了超算中心的教育特色和学术精神。

《师说》的工作流程可以视为从知识库中选择合适的知识条目，并利用大模型进行补全，最终反馈给用户。受到这一流程的启发，他们设计了RDES框架，该框架采用强化学习的方法，动态选择与分类任务相关且多样化的演示，以提升模型的鲁棒性。

研究人员认识到，尽管大语言模型在自然语言处理任务中表现出色，但在推理能力方面仍有提升的空间。通过对现有文献的回顾，他们发现当前的少样本学习方法（如上下文学习）在演示选择上存在局限，尤其是过于依赖相似性而忽视多样性。

在设计实验时，他们考虑了多种基线方法，包括提示工程和演示选择方法。通过与这些基线进行比较，他们能够评估RDES框架的有效性。实验涵盖多个基准数据集，并使用多种闭源和开源的大语言模型进行测试。这一阶段的目标是通过严格的实验验证RDES框架在文本分类任务中的表现是否优于现有方法。

实验完成后，他们对结果进行了深入分析。通过对比RDES与其他基线的分类准确性，他们发现RDES显著提升了模型的推理能力。这一阶段不仅验证了研究假设，还为后续研究提供了宝贵的见解，特别是在演示选择的多样性和相关性对模型性能的影响方面。

最后，他们总结了RDES框架的贡献，强调其在增强大语言模型推理能力方面的重要性。正如“师说”智能问答助手旨在帮助用户更好地理解和利用超算中心的资源，解答他们的疑问，RDES框架也致力于通过自适应演示选择来提升用户在少样本学习中的体验。未来的研究可以进一步探索RDES与其他推理技术（如链式推理）结合的潜力，以推动少样本学习方法在自然语言处理领域的进步。

图 | 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院的讲座教授、博士生导师、北京师范大学（珠海）人工智能与未来网络研究院院长和交叉智能超算中心主任贾维嘉（来源：资料图）

日前，相关论文以《通过强化学习进行上下文学习中的演示选择》（Demonstration Selection for In-Context Learning via Reinforcement Learning）为题发表[1]。王旭斌是第一作者，北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院的讲座教授、博士生导师、北京师范大学（珠海）人工智能与未来网络研究院院长和交叉智能超算中心主任贾维嘉担任通讯作者。

图 | 相关论文（来源：arXiv）

在后续研究中，他们计划围绕知识增强的RAG系统展开深入探讨。RAG系统通过结合检索和生成的优势，能够在处理复杂问题时提供更为准确和丰富的答案。他们将重点关注以下几个方面：

1）知识增强机制的优化：他们将研究如何有效地整合外部知识库，以增强RAG系统的知识获取能力。这包括探索不同类型的知识源（如结构化数据、非结构化文本、图像等）如何被有效地检索和利用，从而提升生成模型的表现。

2）AI与中国古文化的融合：他们计划将人工智能技术与中国古文化相结合，探索如何利用AI技术对古文化进行数字化、智能化的传承与创新。这可能包括对古典文献的自动分析、古代哲学思想的现代解读，以及传统艺术形式的数字化再现等。