KoCo: Conditioning Language Model Pre-training on Knowledge Coordinates

📄 arXiv: 2604.12397v1 📥 PDF

作者: Yudong Li, Jiawei Cai, Linlin Shen

分类: cs.CL

发布日期: 2026-04-14

备注: Accepted by ACL 2026 Main Conference

💡 一句话要点

提出KoCo方法，通过知识坐标引导语言模型预训练，提升下游任务性能并加速收敛。

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

关键词: 语言模型预训练 知识坐标 上下文感知 幻觉缓解 下游任务性能

📋 核心要点

  1. 现有LLM预训练通常将语料库视为扁平的token序列，忽略了人类赖以理解信息的真实世界上下文。
  2. KoCo方法将文档映射到三维语义坐标，并将其作为前缀添加到预训练数据中，使模型具备显式的上下文感知能力。
  3. 实验表明，KoCo显著提升了下游任务性能，加速了预训练收敛，并有效缓解了生成内容中的幻觉问题。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为知识坐标引导（KoCo）的简单方法，旨在弥合大型语言模型（LLM）预训练中忽略真实世界上下文的差距。KoCo将每个文档映射到一个三维语义坐标，并将这些坐标作为文本前缀添加到预训练数据中，从而使模型能够感知文档在真实世界知识结构中的位置。实验结果表明，KoCo显著提高了10个下游任务的性能，并将预训练收敛速度提高了约30%。此外，分析表明，显式地建模知识坐标有助于模型区分稳定事实和噪声，从而有效地减少生成输出中的幻觉。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型语言模型预训练方法通常忽略了文档的真实世界上下文，导致模型难以理解和利用文档之间的关系，从而影响了下游任务的性能，并且容易产生幻觉。

核心思路：KoCo的核心思路是通过引入知识坐标，为每个文档赋予一个在知识空间中的位置，从而使模型能够感知文档的上下文信息。通过将这些坐标作为前缀添加到预训练数据中，模型可以学习到文档之间的关系，从而提高下游任务的性能并减少幻觉。

技术框架：KoCo方法主要包含两个步骤：首先，使用某种方法（具体方法未知）将每个文档映射到一个三维语义坐标。然后，将这些坐标作为文本前缀添加到预训练数据中。预训练过程与标准的语言模型预训练过程相同，只是输入数据包含了知识坐标前缀。

关键创新：KoCo的关键创新在于显式地建模了文档的知识坐标，从而使模型能够感知文档的上下文信息。与传统的预训练方法相比，KoCo方法能够更好地利用文档之间的关系，从而提高下游任务的性能并减少幻觉。

关键设计：论文中没有详细描述如何计算文档的知识坐标，以及如何选择合适的坐标空间。这些都是KoCo方法中的关键设计，需要根据具体的应用场景进行选择。此外，知识坐标前缀的具体格式（例如，坐标值的表示方式）也可能影响模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，KoCo方法在10个下游任务上显著提高了性能，并将预训练收敛速度提高了约30%。此外，分析表明，KoCo方法能够有效地减少生成输出中的幻觉，这表明KoCo方法能够帮助模型区分稳定事实和噪声。

🎯 应用场景

KoCo方法可以应用于各种需要理解和生成文本的场景，例如问答系统、对话系统、文本摘要、机器翻译等。通过引入知识坐标，KoCo方法可以提高这些系统的性能，并减少生成内容中的幻觉。该方法在信息检索、知识图谱构建和自然语言理解等领域具有潜在的应用价值。

📄 摘要（原文）

Standard Large Language Model (LLM) pre-training typically treats corpora as flattened token sequences, often overlooking the real-world context that humans naturally rely on to contextualize information. To bridge this gap, we introduce Knowledge Coordinate Conditioning (KoCo), a simple method that maps every document into a three-dimensional semantic coordinate. By prepending these coordinates as textual prefixes for pre-training, we aim to equip the model with explicit contextual awareness to learn the documents within the real-world knowledge structure. Experiment results demonstrate that KoCo significantly enhances performance across 10 downstream tasks and accelerates pre-training convergence by approximately 30\%. Furthermore, our analysis indicates that explicitly modeling knowledge coordinates helps the model distinguish stable facts from noise, effectively mitigating hallucination in generated outputs.