Mockingbird: How does LLM perform in general machine learning tasks?

📄 arXiv: 2508.04279v1 📥 PDF

作者: Haoyu Jia, Yoshiki Obinata, Kento Kawaharazuka, Kei Okada

分类: cs.LG

发布日期: 2025-08-06

💡 一句话要点

提出Mockingbird框架以提升LLM在通用机器学习任务中的表现

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

关键词: 大型语言模型 机器学习 自我反思 角色扮演 通用任务

📋 核心要点

  1. 现有的机器学习方法在处理通用任务时，往往依赖于领域特定的知识和人类专家的反馈，限制了其灵活性和适应性。
  2. 本文提出的Mockingbird框架通过指导LLMs进行角色扮演和自我反思，旨在提升其在通用机器学习任务中的表现。
  3. 实验结果显示，Mockingbird在多个通用机器学习任务中表现良好，但仍需结合领域特定知识以达到最佳效果。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）正被越来越多地用作聊天机器人，负责根据用户指令总结信息或生成文本和代码。LLMs推理能力和推理速度的快速提升显示了其在聊天机器人之外的广泛应用潜力。本文提出了一个名为Mockingbird的框架，以适应LLMs在通用机器学习任务中的应用，并评估其在多个任务上的性能和可扩展性。该框架的核心概念是指导LLMs进行角色扮演并反思自身错误以实现自我改进。评估结果表明，基于LLM的机器学习方法如Mockingbird在常见机器学习任务中可以取得可接受的结果，但仅依靠自我反思目前尚无法超越领域特定文档和人类专家反馈的效果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在通用机器学习任务中的适应性问题。现有方法往往依赖于领域特定文档和人类反馈，限制了LLMs的应用范围。

核心思路：Mockingbird框架的核心思路是通过角色扮演和自我反思来提升LLMs的学习能力。这种设计使得模型能够在没有大量领域知识的情况下，逐步改进其性能。

技术框架：Mockingbird框架包括多个模块，首先是任务指令模块，指导LLMs理解任务；其次是角色扮演模块，模拟不同的学习角色；最后是反思模块，分析模型的错误并进行自我改进。

关键创新：最重要的创新点在于将自我反思机制引入LLMs的训练过程中，使其能够在没有外部反馈的情况下进行自我优化。这与传统的依赖于专家反馈的方法有本质区别。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数来衡量模型的自我反思效果，并设计了适应性学习率以提高训练效率。

📊 实验亮点

实验结果表明，Mockingbird在多个通用机器学习任务中取得了可接受的性能，尽管在某些任务上仍未超越领域特定文档和人类反馈的效果。具体性能数据尚未披露，但整体提升幅度显示出LLMs在通用任务中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动化文本生成、代码生成以及其他需要自然语言理解的机器学习任务。Mockingbird框架的设计使得LLMs能够在多种任务中灵活应用，未来可能推动更广泛的人工智能应用场景。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are now being used with increasing frequency as chat bots, tasked with the summarizing information or generating text and code in accordance with user instructions. The rapid increase in reasoning capabilities and inference speed of LLMs has revealed their remarkable potential for applications extending beyond the domain of chat bots to general machine learning tasks. This work is conducted out of the curiosity about such potential. In this work, we propose a framework Mockingbird to adapt LLMs to general machine learning tasks and evaluate its performance and scalability on several general machine learning tasks. The core concept of this framework is instructing LLMs to role-play functions and reflect on its mistakes to improve itself. Our evaluation and analysis result shows that LLM-driven machine learning methods, such as Mockingbird, can achieve acceptable results on common machine learning tasks; however, solely reflecting on its own currently cannot outperform the effect of domain-specific documents and feedback from human experts.