Next-Token Prediction Should be Ambiguity-Sensitive: A Meta-Learning Perspective

📄 arXiv: 2506.16288v1 📥 PDF

作者: Leo Gagnon, Eric Elmoznino, Sarthak Mittal, Tom Marty, Tejas Kasetty, Dhanya Sridhar, Guillaume Lajoie

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-06-19

💡 一句话要点

提出MetaHMM以解决高歧义下的下一个标记预测问题

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

关键词: 自回归模型 元学习 高歧义预测 贝叶斯推理 Transformer

📋 核心要点

  1. 现有的下一个标记预测方法在高歧义情况下表现不佳，导致计算复杂度过高。
  2. 本文提出MetaHMM基准，通过元学习方法将任务推理与标记预测解耦，以应对高歧义预测的挑战。
  3. 实验结果表明，改进后的模型在模糊上下文中显著提升了性能，尤其是在计算资源分配和推理可扩展性方面。

📝 摘要（中文）

自回归基础模型的快速适应能力通常归因于其多样化的预训练数据。从贝叶斯的角度来看，在高歧义情况下，最小化预测误差需要整合所有与观察结果一致的潜在假设。然而，在实践中，这种方法往往过于雄心勃勃。认知科学早已认识到这一局限性，建议在这种情况下使用启发式或信息寻求策略。本文提出MetaHMM，一个具有丰富组合结构和可处理的贝叶斯oracle的合成序列元学习基准，验证了Transformer在高歧义预测中的困难，并提出了一种将预训练模型转化为蒙特卡洛预测器的方法，以改善模糊上下文中的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在高歧义情况下下一个标记预测的计算复杂性问题。现有方法在处理多种潜在假设时，往往无法有效整合信息，导致预测性能下降。

核心思路：论文提出的核心思路是通过元学习方法MetaHMM，将任务推理与标记预测分离，从而降低高歧义情况下的计算负担。这种设计灵感来源于认知科学中的启发式策略。

技术框架：MetaHMM的整体架构包括合成序列生成、元学习训练和基于蒙特卡洛的推理模块。合成序列生成用于创建具有丰富组合结构的数据集，元学习训练则用于优化模型在不同歧义水平下的表现。

关键创新：最重要的技术创新在于将预训练模型转化为蒙特卡洛预测器，允许模型在推理时动态调整计算资源，以应对不同的歧义水平。这一方法与传统的全局推理方法有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以平衡不同歧义情况下的预测精度，并在网络结构上进行了优化，以支持高效的推理过程。

📊 实验亮点

实验结果显示，MetaHMM在高歧义预测任务中，相较于传统Transformer模型，性能提升显著，尤其在模糊上下文中，模型的计算资源分配和推理可扩展性得到了有效改善，具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和智能助手等。通过提高模型在高歧义情况下的预测能力，能够显著提升用户体验和系统的智能化水平。未来，该方法可能会影响更广泛的AI应用，推动智能系统在复杂环境中的适应能力。

📄 摘要（原文）

The rapid adaptation ability of auto-regressive foundation models is often attributed to the diversity of their pre-training data. This is because, from a Bayesian standpoint, minimizing prediction error in such settings requires integrating over all plausible latent hypotheses consistent with observations. While this behavior is desirable in principle, it often proves too ambitious in practice: under high ambiguity, the number of plausible latent alternatives makes Bayes-optimal prediction computationally intractable. Cognitive science has long recognized this limitation, suggesting that under such conditions, heuristics or information-seeking strategies are preferable to exhaustive inference. Translating this insight to next-token prediction, we hypothesize that low- and high-ambiguity predictions pose different computational demands, making ambiguity-agnostic next-token prediction a detrimental inductive bias. To test this, we introduce MetaHMM, a synthetic sequence meta-learning benchmark with rich compositional structure and a tractable Bayesian oracle. We show that Transformers indeed struggle with high-ambiguity predictions across model sizes. Motivated by cognitive theories, we propose a method to convert pre-trained models into Monte Carlo predictors that decouple task inference from token prediction. Preliminary results show substantial gains in ambiguous contexts through improved capacity allocation and test-time scalable inference, though challenges remain.