極客號(hào)（Daydx.com）8月15日 消息:近期的研究發(fā)現(xiàn)，在上下文學(xué)習(xí)中，基于Transformer的前綴語言模型（prefixLM）表現(xiàn)更優(yōu)于因果語言模型(causalLM)，然而目前仍缺乏這一差異的理論解釋。本文采用理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，揭示了前綴語言模型和因果語言模型在上下文學(xué)習(xí)中的性能差異，并證明了前綴語言模型在收斂行為和優(yōu)化解上的優(yōu)勢。
這篇論文主要解決問題是為何前綴語言模型在上下文學(xué)習(xí)中的性能更佳，以及其背后的理論原因。在前綴語言模型中，上下文樣本可以相互關(guān)注，而因果語言模型則使用自回歸注意力，限制上下文樣本關(guān)注未來樣本。
論文地址:https://arxiv.org/pdf/2308.06912.pdf
論文的關(guān)鍵思路是通過理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，探究兩種語言模型的收斂行為差異。論文指出，前綴語言模型和因果語言模型都以線性速度收斂到穩(wěn)態(tài)點(diǎn)，但前綴語言模型收斂到線性回歸的最優(yōu)解，而因果語言模型的收斂動(dòng)態(tài)遵循在線梯度下降算法，無法保證最優(yōu)性。
值得關(guān)注的是，該論文的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)采用了合成任務(wù)和真實(shí)任務(wù)，使用不同類型的transformers，并驗(yàn)證了因果語言模型在各種設(shè)置下表現(xiàn)不如前綴語言模型。此外，論文還提供了開源代碼，為該領(lǐng)域的研究提供了有價(jià)值的資源。
總而言之，論文通過理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，深入探討了前綴語言模型和因果語言模型在上下文學(xué)習(xí)中的性能差異。論文的貢獻(xiàn)在于揭示了這一差異的理論解釋，并通過實(shí)驗(yàn)證實(shí)了前綴語言模型在不同情境下的優(yōu)越性。這一研究對(duì)于了解上下文學(xué)習(xí)中語言模型的工作原理和優(yōu)化行為具有重要意義，值得進(jìn)一步深入探究和應(yīng)用。
