An Analysis for Reasoning Bias of Language Models with Small Initialization
作者: Junjie Yao, Zhongwang Zhang, Zhi-Qin John Xu
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-02-05 (更新: 2025-05-21)
备注: 31 pages, 16 figures
💡 一句话要点
研究发现小初始化规模的LLM更擅长推理任务，大初始化规模更擅长记忆任务
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 参数初始化 推理能力 记忆能力 训练动态
📋 核心要点
- 现有大语言模型在不同任务中表现出色，但参数初始化规模对其训练行为和任务偏好的影响尚不明确。
- 该研究的核心思想是探索参数初始化规模与LLM推理和记忆能力之间的关系，并从训练动态角度提供理论解释。
- 实验结果表明，较小的初始化规模更有利于模型进行推理，而较大的初始化规模则更倾向于记忆，为模型训练提供了指导。
📝 摘要（中文）
本研究探讨了参数初始化规模对基于Transformer的大语言模型（LLM）训练行为和任务偏好的影响。研究发现，较小的初始化规模鼓励模型偏向推理任务，而较大的初始化规模则导致模型偏向记忆任务。通过真实数据集和精心设计的锚定函数验证了这种推理偏差。对初始训练动态的进一步分析表明，特定的模型组件，特别是嵌入空间和自注意力机制，在塑造这些学习偏差方面起着关键作用。从模型训练动态的角度提供了一个理论框架来解释这些现象。此外，在真实语言任务上的实验证实了我们的理论见解。这项工作增强了我们对初始化策略如何影响LLM在推理任务上的表现的理解，并为训练模型提供了有价值的指导。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型在各种自然语言处理任务中表现出色，但对于模型参数初始化规模如何影响模型的推理和记忆能力，以及模型训练的动态过程，缺乏深入的理解。现有方法没有充分考虑初始化规模对模型学习偏好的影响，可能导致模型在特定任务上表现不佳。
核心思路：该论文的核心思路是研究参数初始化规模对LLM训练过程的影响，并揭示其与模型推理和记忆能力之间的关系。通过理论分析和实验验证，发现较小的初始化规模更有利于模型进行推理，而较大的初始化规模则更倾向于记忆。这种设计旨在优化模型的训练过程，使其在特定任务上表现更佳。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个部分：1) 通过真实数据集和精心设计的锚定函数来验证初始化规模对模型推理偏差的影响；2) 分析初始训练动态，特别是嵌入空间和自注意力机制在塑造学习偏差中的作用；3) 从模型训练动态的角度构建理论框架，解释观察到的现象；4) 在真实语言任务上进行实验，验证理论见解。
关键创新：该研究的关键创新在于发现了参数初始化规模与LLM推理和记忆能力之间的内在联系。以往的研究较少关注初始化规模对模型学习偏好的影响，而该研究通过理论分析和实验验证，揭示了小初始化规模有利于推理，大初始化规模有利于记忆的现象。
关键设计：该研究的关键设计包括：1) 精心设计的锚定函数，用于量化模型的推理和记忆能力；2) 对嵌入空间和自注意力机制的深入分析，以理解其在塑造学习偏差中的作用；3) 从模型训练动态的角度构建理论框架，为实验结果提供理论支撑；4) 在真实语言任务上进行实验，验证理论见解的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究通过实验验证了参数初始化规模对LLM推理和记忆能力的影响。具体来说，较小的初始化规模鼓励模型偏向推理任务，而较大的初始化规模则导致模型偏向记忆任务。通过真实数据集和精心设计的锚定函数验证了这种推理偏差。此外，在真实语言任务上的实验也证实了理论见解。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于大语言模型的训练优化，通过调整初始化规模，使模型在特定任务上获得更好的性能。例如，对于需要较强推理能力的任务，可以使用较小的初始化规模；对于需要大量记忆的任务，可以使用较大的初始化规模。此外，该研究还可以为模型架构设计提供指导，例如优化嵌入空间和自注意力机制，以提高模型的推理和记忆能力。
📄 摘要（原文）
Transformer-based Large Language Models (LLMs) have revolutionized Natural Language Processing by demonstrating exceptional performance across diverse tasks. This study investigates the impact of the parameter initialization scale on the training behavior and task preferences of LLMs. We discover that smaller initialization scales encourage models to favor reasoning tasks, whereas larger initialization scales lead to a preference for memorization tasks. We validate this reasoning bias via real datasets and meticulously designed anchor functions. Further analysis of initial training dynamics suggests that specific model components, particularly the embedding space and self-attention mechanisms, play pivotal roles in shaping these learning biases. We provide a theoretical framework from the perspective of model training dynamics to explain these phenomena. Additionally, experiments on real-world language tasks corroborate our theoretical insights. This work enhances our understanding of how initialization strategies influence LLM performance on reasoning tasks and offers valuable guidelines for training models.