Shuttle Between the Instructions and the Parameters of Large Language Models

📄 arXiv: 2502.02315v3 📥 PDF

作者: Wangtao Sun, Haotian Xu, Huanxuan Liao, Xuanqing Yu, Zhongtao Jiang, Shizhu He, Jun Zhao, Kang Liu

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2025-02-04 (更新: 2025-05-16)

💡 一句话要点

提出SHIP框架，学习大语言模型指令与参数间的双向映射关系

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

关键词: 大语言模型 指令学习 参数推导 双向映射 归纳推理

📋 核心要点

  1. 现有方法主要关注指令在LLM交互中的作用，忽略了指令和参数均为任务数据的压缩表示，二者存在潜在关联。
  2. SHIP框架通过学习指令和参数之间的双向映射，实现指令推导和归纳，从而更好地理解和利用LLM的知识。
  3. 实验结果表明，SHIP在指令推导和归纳任务上均优于现有方法，尤其在归纳能力上提升显著，并能有效进行归纳推理。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的神经网络框架SHIP（ extbf{Sh}uttle between the extbf{I}nstructions and the extbf{P}arameters），旨在建模和学习大语言模型（LLM）的指令和参数之间的相互映射关系。论文观察到指令和参数都是任务数据的压缩形式，因此它们之间可能存在很强的相关性，并且可以学习从一个预测另一个。通过在指令推导和指令归纳任务上评估SHIP，验证了其能够有效地将指令/参数映射到另一个。结果表明，SHIP在演绎能力方面优于现有的基线方法，并且在归纳能力方面显著超越它们。此外，SHIP可以有效地结合这两个映射过程来执行出色的归纳推理。论文的代码和数据已发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型研究主要集中在使用指令来指导模型完成任务。然而，指令和模型参数都可以看作是任务数据的压缩形式，它们之间存在着潜在的关联。现有的方法没有充分利用这种关联，导致在某些任务上表现受限，例如，如何从模型参数中推断出有效的指令，或者如何根据指令来调整模型参数以适应新的任务。

核心思路：论文的核心思路是建立一个能够学习指令和参数之间双向映射关系的框架。通过学习这种映射关系，可以实现从指令到参数的推导（instruction induction）和从参数到指令的推导（instruction deduction）。这种双向映射能够更好地理解和利用大语言模型中蕴含的知识，从而提升模型在各种任务上的表现。

技术框架：SHIP框架包含两个主要的模块：指令到参数的映射模块和参数到指令的映射模块。这两个模块都是基于神经网络构建的，可以学习指令和参数之间的复杂关系。整体流程是，给定一个指令，指令到参数的映射模块会生成相应的参数；给定一组参数，参数到指令的映射模块会生成相应的指令。这两个模块可以单独使用，也可以结合起来使用，以实现更复杂的推理任务。

关键创新：SHIP框架的关键创新在于它首次提出了学习大语言模型指令和参数之间双向映射关系的思想。与现有方法只关注指令在任务解决中的作用不同，SHIP框架认为指令和参数都是任务数据的压缩形式，它们之间存在着密切的联系。通过学习这种联系，可以更好地理解和利用大语言模型中蕴含的知识。

关键设计：SHIP框架的具体实现细节未知，论文中可能没有详细描述神经网络的具体结构、损失函数和训练策略。但是，可以推测，指令和参数的表示方式、映射模块的网络结构、以及如何有效地训练这些模块是关键的设计要素。例如，可以使用Transformer网络来学习指令和参数之间的关系，并使用对比学习或生成对抗网络来提高映射的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SHIP框架在指令推导和指令归纳任务上取得了显著的成果。在指令推导任务上，SHIP的性能优于现有的基线方法。更重要的是，在指令归纳任务上，SHIP的性能显著超越了现有的基线方法，表明SHIP能够有效地从参数中推断出有意义的指令。此外，SHIP还可以有效地结合两个映射过程来执行出色的归纳推理，进一步证明了其有效性。

🎯 应用场景

SHIP框架具有广泛的应用前景。例如，可以用于自动生成指令，从而降低人工设计指令的成本。还可以用于模型压缩和知识迁移，通过学习指令和参数之间的映射关系，可以将大型模型的知识迁移到小型模型中。此外，SHIP框架还可以用于提高模型的鲁棒性和泛化能力，通过学习指令和参数之间的不变性，可以使模型更好地适应不同的任务和环境。

📄 摘要（原文）

The interaction with Large Language Models (LLMs) through instructions has been extensively investigated in the research community. While instructions have been widely used as the guidelines for task solving, this paper further notices that both instructions and parameters are the compression of task data. Therefore, they could be strongly correlated and can be learned to predict one from the other. This paper proposes a novel neural network framework, SHIP (\textbf{Sh}uttle between the \textbf{I}nstructions and the \textbf{P}arameters), to model and learn the mutual mappings between the instructions and the parameters of LLMs. We verify that SHIP can effectively map one of the instructions/parameters to the other by evaluating it on the tasks of instruction deduction and induction. The results show that SHIP performs better than existing baseline methods in terms of deductive capabilities while significantly surpassing them in inductive capabilities. Moreover, SHIP can effectively combine the two mapping processes to perform excellent inductive reasoning. The code and data for this paper are released at https://anonymous.4open.science/r/Shuttle-Between-Instructions-Parameters/.