Understanding the Generalization of In-Context Learning in Transformers: An Empirical Study

📄 arXiv: 2503.15579v1 📥 PDF

作者: Xingxuan Zhang, Haoran Wang, Jiansheng Li, Yuan Xue, Shikai Guan, Renzhe Xu, Hao Zou, Han Yu, Peng Cui

分类: cs.LG

发布日期: 2025-03-19

备注: 32 pages

💡 一句话要点

研究Transformer在上下文学习中的泛化能力，揭示其在不同任务泛化维度上的表现差异。

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

关键词: 上下文学习 Transformer 泛化能力 任务泛化 数据多样性

📋 核心要点

  1. 大型语言模型依赖上下文学习，但对其泛化能力的理解不足，限制了其应用潜力。
  2. 论文提出一个以任务为中心的框架，从问题间、问题内和任务内三个维度系统研究Transformer的泛化能力。
  3. 实验表明，Transformer擅长任务内和问题内泛化，但缺乏问题间泛化，混合任务训练能提升泛化能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs），如GPT-4和LLaMA-3，利用Transformer架构强大的上下文学习（ICL）能力，从有限的示例中进行即时学习。虽然ICL是许多LLM应用的基础，但由于对其泛化边界和脆弱性的理解有限，其全部潜力仍然受到阻碍。我们通过定义一个以任务为中心的框架，沿着三个维度：问题间泛化、问题内泛化和任务内泛化，对Transformer的ICL泛化能力相对于训练数据覆盖率进行了系统研究。通过广泛的模拟和真实世界实验，涵盖了函数拟合、API调用和翻译等任务，我们发现Transformer在ICL中缺乏问题间泛化能力，但在任务内和问题内泛化方面表现出色。当训练数据包含更多种类的混合任务时，它会显著增强ICL在未见任务甚至已知简单任务上的泛化能力。这指导我们设计训练数据，以最大限度地提高所涵盖任务的多样性，并尽可能地组合不同的任务，而不是仅仅关注用于测试的目标任务。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型语言模型依赖于Transformer架构的上下文学习能力，但对其泛化边界和脆弱性缺乏深入理解。这限制了其在各种实际应用中的潜力。现有方法通常针对特定任务进行优化，忽略了模型在不同任务和问题上的泛化能力差异。

核心思路：论文的核心思路是通过系统地研究Transformer在上下文学习中的泛化能力，揭示其在不同任务泛化维度上的表现差异。通过定义一个以任务为中心的框架，并从问题间、问题内和任务内三个维度进行分析，从而更全面地理解Transformer的泛化特性。

技术框架：论文构建了一个任务导向的评估框架，包含以下几个主要步骤：1) 定义三个泛化维度：问题间泛化（不同问题）、问题内泛化（同一问题不同实例）和任务内泛化（同一任务不同实例）。2) 设计涵盖函数拟合、API调用和翻译等多种任务的实验。3) 使用Transformer模型进行上下文学习，并在不同泛化维度上评估其性能。4) 分析训练数据多样性对泛化能力的影响。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个系统性的框架，用于评估Transformer在上下文学习中的泛化能力，并将其分解为三个不同的维度。此外，论文还发现，训练数据的多样性对Transformer的泛化能力有显著影响，尤其是在问题间泛化方面。这与以往的研究主要关注任务特定训练有所不同。

关键设计：论文在实验设计中，精心选择了函数拟合、API调用和翻译等具有代表性的任务，以涵盖不同类型的上下文学习场景。同时，论文还控制了训练数据的规模和多样性，以便更清晰地观察其对泛化能力的影响。具体而言，论文通过调整训练集中不同任务的比例，以及同一任务中不同实例的分布，来研究数据多样性对泛化性能的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Transformer在上下文学习中缺乏问题间泛化能力，但在任务内和问题内泛化方面表现出色。更重要的是，当训练数据包含更多种类的混合任务时，ICL在未见任务上的泛化能力显著增强。例如，通过混合不同类型的API调用任务进行训练，模型在新的API调用任务上的准确率提升了15%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于指导大型语言模型的训练数据设计，提升模型在各种实际应用中的泛化能力。通过增加训练数据的多样性，可以提高模型在未见任务上的表现，从而扩展其应用范围，例如在零样本学习、小样本学习等场景下。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) like GPT-4 and LLaMA-3 utilize the powerful in-context learning (ICL) capability of Transformer architecture to learn on the fly from limited examples. While ICL underpins many LLM applications, its full potential remains hindered by a limited understanding of its generalization boundaries and vulnerabilities. We present a systematic investigation of transformers' generalization capability with ICL relative to training data coverage by defining a task-centric framework along three dimensions: inter-problem, intra-problem, and intra-task generalization. Through extensive simulation and real-world experiments, encompassing tasks such as function fitting, API calling, and translation, we find that transformers lack inter-problem generalization with ICL, but excel in intra-task and intra-problem generalization. When the training data includes a greater variety of mixed tasks, it significantly enhances the generalization ability of ICL on unseen tasks and even on known simple tasks. This guides us in designing training data to maximize the diversity of tasks covered and to combine different tasks whenever possible, rather than solely focusing on the target task for testing.