ELICIT: LLM Augmentation via External In-Context Capability

📄 arXiv: 2410.09343v2 📥 PDF

作者: Futing Wang, Jianhao Yan, Yue Zhang, Tao Lin

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-12 (更新: 2025-02-26)

备注: Published at ICLR 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

ELICIT：通过外部上下文能力增强LLM，无需额外训练或token。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 上下文学习 任务向量 能力激发 模块化 自适应学习 知识迁移

📋 核心要点

  1. 现有微调方法需要大量资源，而上下文学习受限于演示质量和token效率，难以有效提升LLM的特定能力。
  2. ELICIT框架通过存储和重用任务向量，无需额外训练或token即可激发LLM的多种能力，实现模块化能力操作。
  3. 实验表明，ELICIT在不同输入格式、任务和模型架构中具有良好的迁移性，可作为即插即用的性能提升模块。

📝 摘要（中文）

增强大型语言模型的自适应能力是研究和应用中的关键目标。传统的微调方法需要大量数据和计算资源，尤其是在增强特定能力方面。上下文学习受到适当演示和有效token使用的限制。受上下文学习能力通过任务向量表达和模块化概念的启发，我们提出了ELICIT框架，该框架由两个模块组成，旨在有效地存储和重用任务向量，从而在无需额外训练或推理token的情况下激发模型的多样化能力。全面的实验和分析表明，我们的流程在不同的输入格式、任务和模型架构中具有高度的可迁移性。ELICIT作为一个即插即用的性能提升器，能够自适应地激发模型能力。通过外部存储和重用代表上下文学习能力的向量，ELICIT不仅展示了操作模块化能力的潜力，还显著提高了大型语言模型的性能、通用性、适应性和可扩展性。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLM）的自适应能力至关重要。然而，传统的微调方法需要大量的数据和计算资源，并且难以针对特定能力进行优化。上下文学习虽然不需要训练，但其性能高度依赖于所提供的示例，并且受到token数量的限制，难以高效利用上下文信息。因此，如何以更高效、更灵活的方式增强LLM的特定能力是一个关键问题。

核心思路：ELICIT的核心思路是借鉴上下文学习中任务向量的概念，将LLM在特定任务上的学习能力表示为向量，并将其存储在外部模块中。通过重用这些任务向量，可以在不同的场景下快速激活LLM的相应能力，而无需额外的训练或推理token。这种方法类似于模块化设计，将LLM的不同能力解耦，使其可以根据需要进行组合和调用。

技术框架：ELICIT框架包含两个主要模块：任务向量存储模块和能力激发模块。任务向量存储模块负责存储从上下文学习中提取的任务向量，这些向量代表了LLM在特定任务上的学习能力。能力激发模块则负责根据输入，从任务向量存储模块中选择合适的任务向量，并将其注入到LLM中，从而激发LLM的相应能力。整个流程无需额外的训练或推理token，可以即插即用。

关键创新：ELICIT的关键创新在于将上下文学习的能力表示为可存储和重用的任务向量，从而实现了LLM能力的模块化。与传统的微调方法相比，ELICIT无需大量数据和计算资源，并且可以针对特定能力进行优化。与上下文学习相比，ELICIT不受token数量的限制，并且可以更灵活地组合和调用不同的能力。

关键设计：ELICIT的关键设计包括任务向量的提取方法和能力激发机制。任务向量的提取方法可以采用不同的技术，例如计算LLM在不同输入下的激活差异。能力激发机制则可以通过不同的方式将任务向量注入到LLM中，例如将其添加到LLM的输入或隐藏状态中。具体的参数设置和网络结构需要根据具体的任务和模型进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过大量实验验证了ELICIT的有效性。实验结果表明，ELICIT在不同的输入格式、任务和模型架构中都能够显著提升LLM的性能。例如，在某些任务上，ELICIT可以将LLM的性能提升高达20%。此外，实验还表明，ELICIT具有良好的可迁移性，可以将从一个任务上学习到的能力迁移到另一个任务上。

🎯 应用场景

ELICIT具有广泛的应用前景，例如可以用于构建更加灵活和可定制的LLM应用。在智能客服领域，可以根据用户的问题类型，快速激活LLM的相应能力，提供更准确和个性化的服务。在教育领域，可以根据学生的学习进度和需求，动态调整LLM的学习内容和难度。此外，ELICIT还可以用于构建更加高效和可扩展的LLM系统，降低LLM的部署和维护成本。

📄 摘要（原文）

Enhancing the adaptive capabilities of large language models is a critical pursuit in both research and application. Traditional fine-tuning methods require substantial data and computational resources, especially for enhancing specific capabilities, while in-context learning is limited by the need for appropriate demonstrations and efficient token usage. Inspired by the expression of in-context learned capabilities through task vectors and the concept of modularization, we propose \alg, a framework consisting of two modules designed to effectively store and reuse task vectors to elicit the diverse capabilities of models without additional training or inference tokens. Our comprehensive experiments and analysis demonstrate that our pipeline is highly transferable across different input formats, tasks, and model architectures. ELICIT serves as a plug-and-play performance booster to enable adaptive elicitation of model capabilities. By externally storing and reusing vectors that represent in-context learned capabilities, \alg not only demonstrates the potential to operate modular capabilities but also significantly enhances the performance, versatility, adaptability, and scalability of large language models. Our code will be publicly available at https://github.com/LINs-lab/ELICIT.