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* Correlation-Aware Example Selection for In-Context Learning with Nonsymmetric Determinantal Point Processes (EMNLP 2025)
이 논문은 ICL(In-Context Learning) 예제 선택(example selection) 문제를 다루며, 기존 DPP 기반 방법의 한계를 극복하기 위해 NDPP (Nonsymmetric Determinantal Point Process) 를 도입한 연구이다. Compositional Exemplars (CEIL, ICML 2023) 의 후속 발전으로 볼 수 있다. 1. 문제의식 ICL에서는 어떤 demonstration(example)을 넣느냐에 따라 성능 차이가 매우 크다. 기존 방법들은 크게: (1) Query Similarity 기반 즉,…