How language models extrapolate outside the training data: A case study in Textualized Gridworld
作者: Doyoung Kim, Jongwon Lee, Jinho Park, Minjoon Seo
分类: cs.CL
发布日期: 2024-06-21 (更新: 2024-12-05)
💡 一句话要点
提出基于认知地图的CoT框架，提升语言模型在文本化Gridworld中的外推能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语言模型 外推能力 认知地图 思维链 路径规划
📋 核心要点
- 现有语言模型在复杂环境中进行外推时表现不佳，尤其是在路径规划等任务中。
- 论文提出认知地图CoT框架，模拟人类心智模型，辅助语言模型进行路径规划。
- 实验表明，该方法显著提升了语言模型在未见环境中的外推能力，并展现出类人特性。
📝 摘要（中文）
本研究探讨了语言模型将学习到的行为外推到训练范围之外的、更复杂的新环境中的能力。我们引入了一个文本化Gridworld中的路径规划任务，以探测语言模型的外推能力。结果表明，包括下一个token预测和思维链（CoT）微调在内的传统方法，都无法在外推到更大、未见过的环境中。受人类认知和双过程理论的启发，我们提出了用于路径规划的认知地图，这是一种模拟类人心理表征的新型CoT框架。实验表明，认知地图不仅增强了对未见环境的外推能力，还通过结构化的心理模拟和快速适应展现了类人特征。我们发现，这些认知地图需要专门的训练方案，无法通过简单的提示诱导，这引发了关于在语言模型中开发通用认知地图的重要问题。我们与基于探索的方法的比较进一步阐明了离线规划和在线探索的互补优势。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决语言模型在文本化Gridworld环境中进行路径规划时，无法有效外推到更大、未见过的环境的问题。现有方法，如直接的下一个token预测和简单的思维链（CoT）微调，在面对超出训练范围的新环境时，性能显著下降，无法泛化。
核心思路：论文的核心思路是借鉴人类认知中的认知地图概念，让语言模型在进行路径规划时，能够像人类一样构建环境的心理表征，并基于此进行推理和决策。这种方法旨在赋予语言模型更强的泛化能力，使其能够适应新的、更复杂的环境。
技术框架：整体框架基于思维链（CoT）方法，但在CoT过程中引入了认知地图。具体来说，模型首先根据文本化的Gridworld环境描述构建认知地图，然后利用该地图进行路径规划。认知地图可以理解为一种结构化的知识表示，包含了环境中的关键信息，例如位置、障碍物等。模型通过在认知地图上进行推理，生成路径规划的步骤。
关键创新：最重要的技术创新点在于将认知地图的概念引入到语言模型的路径规划任务中。与传统的CoT方法相比，该方法能够更好地模拟人类的认知过程，从而提升了模型的外推能力。此外，论文还发现，认知地图需要专门的训练方案，无法通过简单的prompting诱导，这表明了构建通用认知地图的挑战性。
关键设计：论文设计了一种专门的训练方案来训练认知地图。具体的训练细节（如损失函数、网络结构等）在论文中没有详细描述，属于未知信息。但是，论文强调了训练方案的重要性，并指出简单的prompting无法有效地诱导认知地图的形成。此外，认知地图的具体实现方式（例如，如何将环境信息编码到认知地图中）也属于关键的设计细节，但论文中没有提供足够的信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于认知地图的CoT框架显著提升了语言模型在未见环境中的外推能力。与传统的CoT方法相比，该方法在更大、更复杂的Gridworld环境中取得了显著的性能提升。此外，该方法还展现出类人特性，例如结构化的心理模拟和快速适应能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、游戏AI、智能交通等领域。通过赋予AI系统更强的环境理解和推理能力，可以使其在复杂、动态的环境中更好地完成任务。未来的研究可以探索如何构建更通用的认知地图，使其能够适应更广泛的应用场景。
📄 摘要（原文）
Language models' ability to extrapolate learned behaviors to novel, more complex environments beyond their training scope is highly unknown. This study introduces a path planning task in a textualized Gridworld to probe language models' extrapolation capabilities. We show that conventional approaches, including next token prediction and Chain of Thought (CoT) finetuning, fail to extrapolate in larger, unseen environments. Inspired by human cognition and dual process theory, we propose cognitive maps for path planning, a novel CoT framework that simulates humanlike mental representations. Our experiments show that cognitive maps not only enhance extrapolation to unseen environments but also exhibit humanlike characteristics through structured mental simulation and rapid adaptation. Our finding that these cognitive maps require specialized training schemes and cannot be induced through simple prompting opens up important questions about developing general-purpose cognitive maps in language models. Our comparison with exploration-based methods further illuminates the complementary strengths of offline planning and online exploration.