The Inherent Limits of Pretrained LLMs: The Unexpected Convergence of Instruction Tuning and In-Context Learning Capabilities

📄 arXiv: 2501.08716v1 📥 PDF

作者: Irina Bigoulaeva, Harish Tayyar Madabushi, Iryna Gurevych

分类: cs.CL

发布日期: 2025-01-15

备注: The code for this paper is available at: https://github.com/UKPLab/arxiv2025-inherent-limits-plms

💡 一句话要点

揭示预训练LLM的内在局限性：指令调优与上下文学习能力的意外收敛

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

关键词: 大型语言模型 指令调优 上下文学习 预训练数据 模型能力 性能评估 LLM局限性

📋 核心要点

  1. 现有LLM在特定任务上表现不佳，表明传统任务复杂性无法完全解释LLM能力，需要深入理解其内在局限性。
  2. 论文核心在于研究指令调优模型与基础模型在能力上的差异，探究指令调优对LLM性能的实际贡献。
  3. 通过大量实验，论文揭示了指令调优模型的性能与基础模型的上下文学习能力高度相关，表明预训练数据是性能上限。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在海量网络数据上训练后，在各种任务中表现出卓越的能力，尤其是在规模扩大时。然而，即使是最先进的模型在某些情况下也会遇到困难，有时甚至无法解决幼儿可以解决的问题，这表明传统的任务复杂性概念不足以解释LLM的能力。由于大多数广泛使用的模型也经过“指令调优”，以便对提示做出适当的响应，因此探索LLM的能力变得复杂。为了理清影响LLM性能的因素，我们研究了指令调优模型是否具有与使用上下文示例提示的基础模型根本不同的能力。通过跨各种模型系列、规模和任务类型的广泛实验，包括指令调优90个不同的LLM，我们证明了指令调优模型的性能与其基础模型的上下文性能显着相关。通过阐明指令调优的贡献，我们扩展了先前对上下文学习的研究，该研究表明基础模型使用来自预训练数据的先验知识来解决任务。具体来说，我们将这种理解扩展到指令调优模型，表明它们的预训练数据类似地设置了它们可以解决的任务的限制边界，并增加了指令调优数据集的影响。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决的问题是：指令调优对大型语言模型（LLM）能力的提升究竟有多大？现有研究表明LLM在某些任务上表现不佳，但缺乏对指令调优和上下文学习之间关系的深入理解。现有方法的痛点在于，难以区分指令调优带来的性能提升和模型本身固有的能力。

核心思路：论文的核心思路是，通过对比指令调优模型和其对应的基础模型（未经过指令调优），分析它们在不同任务上的表现，从而揭示指令调优的真正贡献。论文假设，如果指令调优模型的性能高度依赖于其基础模型的上下文学习能力，那么预训练数据将是限制LLM性能的关键因素。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择多个不同规模和架构的LLM家族；2) 对这些LLM进行指令调优，得到对应的指令调优模型；3) 在多个不同的任务上评估这些模型（包括指令调优模型和基础模型）的性能，同时考察模型的上下文学习能力；4) 分析指令调优模型和基础模型性能之间的相关性，从而得出结论。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于，它揭示了指令调优模型的性能与基础模型的上下文学习能力之间存在显著的相关性。这表明，指令调优并不能完全克服预训练数据带来的局限性，预训练数据仍然是LLM性能的瓶颈。这一发现挑战了人们对指令调优的传统认知，并为未来的LLM研究提供了新的方向。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择了90个不同的LLM进行指令调优，保证了实验结果的广泛适用性；2) 采用了多种不同的任务类型，包括自然语言理解、生成等，从而全面评估了模型的性能；3) 使用了多种评估指标，包括准确率、F1值等，从而对模型的性能进行了多维度的分析。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过对90个LLM进行指令调优的实验，证明了指令调优模型的性能与其基础模型的上下文学习能力之间存在显著的正相关关系。这一结果表明，即使经过指令调优，LLM的性能仍然受到预训练数据的限制。具体来说，指令调优主要是在预训练数据的基础上进行微调，并不能完全突破预训练数据所设定的性能上限。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于指导LLM的训练和调优策略，例如，在预训练阶段更加注重数据的多样性和质量，或者在指令调优阶段更加注重挖掘模型自身的潜力。此外，该研究还可以帮助人们更好地理解LLM的能力边界，从而更加合理地使用LLM解决实际问题。未来，该研究可以扩展到多模态LLM，探索视觉、听觉等信息对LLM性能的影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs), trained on extensive web-scale corpora, have demonstrated remarkable abilities across diverse tasks, especially as they are scaled up. Nevertheless, even state-of-the-art models struggle in certain cases, sometimes failing at problems solvable by young children, indicating that traditional notions of task complexity are insufficient for explaining LLM capabilities. However, exploring LLM capabilities is complicated by the fact that most widely-used models are also "instruction-tuned" to respond appropriately to prompts. With the goal of disentangling the factors influencing LLM performance, we investigate whether instruction-tuned models possess fundamentally different capabilities from base models that are prompted using in-context examples. Through extensive experiments across various model families, scales and task types, which included instruction tuning 90 different LLMs, we demonstrate that the performance of instruction-tuned models is significantly correlated with the in-context performance of their base counterparts. By clarifying what instruction-tuning contributes, we extend prior research into in-context learning, which suggests that base models use priors from pretraining data to solve tasks. Specifically, we extend this understanding to instruction-tuned models, suggesting that their pretraining data similarly sets a limiting boundary on the tasks they can solve, with the added influence of the instruction-tuning dataset.