方法来自于这篇论文：
Can Generalist Foundation Models Outcompete Special-Purpose Tuning? Case Study in Medicine。

一.背景

假设，存在一批标注好的数据D_labeled，其包含m个标注样本(x, y)。

目标是，基于D_labeled，构建基于LLM的数据标注器L，其中L(x)=y_pred，目标是对于任意数据x，标注器能够进行尽量准确的标注。

二.标注流程

2.1 关键技术点：

• model-generated Chain Of Thought。在直接预测y之前，先让模型生成推理过程（即Chain Of Thought，简称CoT），提升效果与可信度；有特色的是，除了在inference时使用，也对训练数据D_labeled生成CoT，并以此构建(x, CoT, y)，用于few-shot learning；

• kNN few-shot learning。在inference时，将k个最相似的(x, CoT, y)作为few-shot examples；In Context Learning奏效的原理是“类比”，即context中如果有A->B，那么对于A*，模型会预测B*；kNN方法提供相似的样例，因此理论上ICL的效果会更好；

• ensemble。对于QA任务，更换choice的顺序，跑N次结果，取majority结果；核心是为了消除position bias的影响。

2.2 标注流程

整体的流程图，可以参照如下的伪代码：

1. 对training data中的每个样本x，都生成CoT + y；

2. 只保留那些答案正确的CoT，构成（x, CoT, y），作为few-shot examples的来源；

3. 在inference时，使用embedding检索最邻近的k个examples（x，CoT，y），将其作为context，让LLM执行标注任务；

4. 第三步的最外层，加入ensemble策略，以QA为例，可以把各个choice进行N次随机shuffle，得到N个标注结果，然后通过majority vote选择最终答案。

这套方法的厉害之处在于，全程只需使用标注数据D_labeled即可，无需再引入任何专家人力，整个过程是非常自动化的。

以上这套流程，原本是为了解决QA任务，但也适用于标注任务；其中kNN Few Shot Learning（简称kNN FSL）和model-generated CoT是通用的方法，ensemble策略则需要有所调整：

• 对于NLU任务，可以对标签顺序进行shuffle，然后同样使用majority vote；

• 对于NLG任务，可以将N次生成结果一齐给LLM，让其基于N个结果来生成答案，这种方法称之为ensemble refining。

三.效果对比

原论文主要focus在医学QA任务，选择的LLM为GPT-4，对比模型为经过领域微调的Med-Palm2。

可有以下发现：

1. 只用简单的prompt，GPT-4就已有较强的能力了，在MedQA上接近80%，但对于医学领域，这个准确率可能还不足，因此专业领域LLM有发展空间；

2. 依此加入few-shot examples, model-generated CoT, kNN few-shot, choice shuffle，均会带来效果提升，最终在MedQA上能从81.7% -> 90.2%（需要注意的是，不能简单认为对指标增益小的技术，就是作用小的技术，因为加入顺序是个重要影响因子）；

3. 通用的foundation LLMs在专业领域也有很大的潜能，prompt engineering则是unlock这些能力的关键；至少在QA任务中，Foundation LLMs + Prompt Engineering是Specific-Domain LLMs的有力竞争者。