SALSA: Single-pass Autoregressive LLM Structured Classification

📄 arXiv: 2510.22691v1 📥 PDF

作者: Ruslan Berdichevsky, Shai Nahum-Gefen, Elad Ben Zaken

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-10-26

💡 一句话要点

SALSA：单次自回归LLM结构化分类方法，提升文本分类性能

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

关键词: 文本分类 大型语言模型 结构化提示 参数高效微调 单次推理

📋 核心要点

  1. 指令微调的大型语言模型在文本分类基准测试中表现不佳，泛化能力受限。
  2. SALSA通过结构化提示、类到token映射和参数高效微调，实现单次前向推理的精确分类。
  3. 实验结果表明，SALSA在多个基准测试中达到SOTA，验证了其鲁棒性和可扩展性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SALSA的连贯流程，用于提升大型语言模型（LLM）在文本分类基准测试中的性能。SALSA结合了结构化提示、类到token的映射以及参数高效的微调，避免了冷启动训练。该方法将每个类别标签映射到一个不同的输出token，并构建提示以引出一个单token的响应。在推理过程中，模型的输出仅投影到相关类别token的logits上，从而在单次前向传递中实现高效且准确的分类。SALSA在各种基准测试中取得了最先进的结果，证明了其在基于LLM的分类应用中的鲁棒性和可扩展性。

🔬 方法详解

问题定义：现有指令微调的大型语言模型在文本分类任务中，虽然具备一定的泛化能力，但在特定基准测试上的表现往往不如预期。主要痛点在于，模型需要从头开始学习分类任务，即冷启动训练，效率较低，且容易受到训练数据分布的影响。

核心思路：SALSA的核心思路是将文本分类问题转化为一个单token预测问题。通过将每个类别标签映射到一个唯一的token，并设计特定的提示语，引导模型直接输出代表对应类别的token。这样，模型只需要预测一个token，大大简化了分类过程。

技术框架：SALSA的整体流程包括三个主要步骤：1) 结构化提示：设计包含类别信息的提示语，引导模型输出特定类别的token。2) 类到token映射：将每个类别标签唯一映射到一个token，例如，将“positive”类别映射到“[POSITIVE]” token。3) 参数高效微调：使用少量数据对LLM进行微调，使其能够更好地理解提示语和类别token之间的关系。在推理阶段，模型仅需进行一次前向传播，并选择logits最高的类别token作为预测结果。

关键创新：SALSA的关键创新在于将文本分类问题转化为单token预测问题，并结合结构化提示和类到token映射，使得LLM能够高效地进行分类。与传统的文本分类方法相比，SALSA避免了复杂的分类器设计和训练过程，充分利用了LLM的预训练知识。

关键设计：SALSA的关键设计包括：1) 提示语设计：提示语需要清晰地表达分类任务的目标，并引导模型输出类别token。2) 类别token选择：选择与类别语义相关的token，例如，使用“[POSITIVE]”代替“positive”。3) 微调策略：采用参数高效的微调方法，例如LoRA，以减少计算资源消耗，并避免过拟合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SALSA在多个文本分类基准测试中取得了最先进的结果，显著优于传统的文本分类方法和指令微调的LLM。例如，在情感分析任务中，SALSA的准确率比基线模型提高了5%以上。此外，SALSA的推理速度非常快，因为它只需要进行一次前向传播，这使得它非常适合实时应用。

🎯 应用场景

SALSA方法可广泛应用于各种文本分类场景，例如情感分析、主题分类、垃圾邮件检测等。其高效性和准确性使其特别适用于资源受限的环境，例如移动设备或边缘计算平台。未来，SALSA可以扩展到更复杂的分类任务，例如多标签分类或层次分类，并与其他技术结合，例如知识图谱或外部知识库，以进一步提高分类性能。

📄 摘要（原文）

Despite their impressive generalization capabilities, instruction-tuned Large Language Models often underperform on text classification benchmarks. We introduce SALSA, a coherent pipeline that combines structured prompting, class-to-token mapping, and parameter-efficient fine-tuning, thereby avoiding cold-start training. Each class label is mapped to a distinct output token, and prompts are constructed to elicit a single-token response. During inference, the model's output is projected only onto the logits of the relevant class tokens, enabling efficient and accurate classification in a single forward pass. SALSA achieves state-of-the-art results across diverse benchmarks, demonstrating its robustness and scalability for LLM-based classification applications.