Is In-Context Learning Learning?

📄 arXiv: 2509.10414v2 📥 PDF

作者: Adrian de Wynter

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-12 (更新: 2025-09-15)

备注: Director's cut

💡 一句话要点

研究表明上下文学习是一种有效的学习范式，但其泛化能力有限

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

关键词: 上下文学习 自回归模型 泛化能力 prompt工程 分布偏移

📋 核心要点

  1. 现有研究对上下文学习(ICL)是否真正具备学习能力存在争议，ICL依赖预训练知识和prompt示例，缺乏显式编码。
  2. 该研究通过数学论证和大规模实验分析，论证了ICL在数学上构成学习，但需要进一步的实验验证其特性。
  3. 实验结果表明，ICL是一种有效的学习范式，但其学习和泛化到未见过的任务的能力受到限制，对prompt的规律性敏感。

📝 摘要（中文）

上下文学习(ICL)允许一些自回归模型通过下一个token预测来解决任务，而无需进一步的训练。这导致了关于这些模型仅通过prompt中的少量示例就能解决(学习)未见过的任务的能力的主张。然而，演绎并不总是意味着学习，因为ICL没有显式地编码给定的观察。相反，模型依赖于它们的先验知识和给定的示例(如果有的话)。我们认为，从数学上讲，ICL确实构成了学习，但其完整的表征需要经验研究。然后，我们对ICL进行了大规模的分析，消除了或解释了记忆、预训练、分布偏移以及prompt风格和措辞。我们发现ICL是一种有效的学习范式，但其学习和泛化到未见过的任务的能力有限。我们注意到，在示例变得越来越多的极限情况下，准确性对示例分布、模型、prompt风格和输入的语言特征不敏感。相反，它从prompt中的规律性中推断出模式，这导致了分布敏感性，尤其是在诸如思维链之类的prompt风格中。鉴于形式上相似的任务上的各种准确性，我们得出结论，自回归的ad-hoc编码不是一种鲁棒的机制，并表明其全能泛化能力有限。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究大型语言模型中的上下文学习(ICL)是否真正具备学习能力，以及ICL的学习机制和泛化能力。现有研究对ICL的理解存在争议，一些研究认为ICL仅仅是利用了预训练知识和prompt中的示例进行演绎，而非真正的学习。现有方法缺乏对ICL学习机制的深入分析，以及对影响ICL性能的关键因素的系统性研究。

核心思路：论文的核心思路是通过数学论证和大规模实验分析相结合的方式，深入研究ICL的学习机制和泛化能力。首先，从数学角度论证ICL构成学习。然后，通过控制变量的方式，系统性地研究记忆、预训练、分布偏移和prompt风格等因素对ICL性能的影响。通过分析实验结果，揭示ICL的学习机制和局限性。

技术框架：论文的研究框架主要包括以下几个部分：1) 数学论证：从数学角度证明ICL构成学习。2) 大规模实验分析：设计一系列实验，研究不同因素对ICL性能的影响。这些因素包括：a) 记忆：通过去除训练数据中的相关信息，研究记忆对ICL的影响。b) 预训练：通过改变预训练数据，研究预训练对ICL的影响。c) 分布偏移：通过改变输入数据的分布，研究分布偏移对ICL的影响。d) Prompt风格：通过改变prompt的风格和措辞，研究prompt风格对ICL的影响。3) 结果分析：分析实验结果，揭示ICL的学习机制和局限性。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 系统性地研究了影响ICL性能的多个因素，包括记忆、预训练、分布偏移和prompt风格等。2) 揭示了ICL对prompt规律性的敏感性，以及在示例数量足够多的情况下，ICL对示例分布、模型和prompt风格的不敏感性。3) 提出了自回归的ad-hoc编码不是一种鲁棒的机制，并表明其全能泛化能力有限。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 精心设计的实验，通过控制变量的方式，研究不同因素对ICL性能的影响。2) 大规模的实验数据，保证了实验结果的可靠性。3) 细致的实验结果分析，揭示了ICL的学习机制和局限性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节取决于所使用的具体模型和数据集，论文中未详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，ICL是一种有效的学习范式，但在学习和泛化到未见过的任务的能力上存在局限性。当示例数量增多时，准确率对示例分布、模型、prompt风格和输入语言特征不敏感，而是从prompt的规律性中推断模式，导致对分布的敏感性，尤其是在思维链等prompt风格中。在形式相似的任务上，准确率差异较大，表明自回归的ad-hoc编码不是一种鲁棒的机制。

🎯 应用场景

该研究成果有助于更好地理解大型语言模型的上下文学习能力，并为改进ICL方法提供指导。潜在应用领域包括自然语言处理、机器翻译、文本生成等。通过优化prompt设计和训练策略，可以提高ICL的性能和泛化能力，从而更好地解决各种实际问题。未来的研究可以进一步探索ICL的学习机制，并开发更鲁棒和高效的ICL方法。

📄 摘要（原文）

In-context learning (ICL) allows some autoregressive models to solve tasks via next-token prediction and without needing further training. This has led to claims about these model's ability to solve (learn) unseen tasks with only a few shots (exemplars) in the prompt. However, deduction does not always imply learning, as ICL does not explicitly encode a given observation. Instead, the models rely on their prior knowledge and the exemplars given, if any. We argue that, mathematically, ICL does constitute learning, but its full characterisation requires empirical work. We then carry out a large-scale analysis of ICL ablating out or accounting for memorisation, pretraining, distributional shifts, and prompting style and phrasing. We find that ICL is an effective learning paradigm, but limited in its ability to learn and generalise to unseen tasks. We note that, in the limit where exemplars become more numerous, accuracy is insensitive to exemplar distribution, model, prompt style, and the input's linguistic features. Instead, it deduces patterns from regularities in the prompt, which leads to distributional sensitivity, especially in prompting styles such as chain-of-thought. Given the varied accuracies on formally similar tasks, we conclude that autoregression's ad-hoc encoding is not a robust mechanism, and suggests limited all-purpose generalisability.