Memory Limitations of Prompt Tuning in Transformers

📄 arXiv: 2509.00421v1 📥 PDF

作者: Maxime Meyer, Mario Michelessa, Caroline Chaux, Vincent Y. F. Tan

分类: cs.LG

发布日期: 2025-08-30

💡 一句话要点

提出对Transformer记忆限制的理论分析以解决提示调优问题

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

关键词: 提示调优 Transformer 记忆能力 性能下降 理论分析

📋 核心要点

  1. 现有的提示调优方法在理论分析上存在不足，尤其是对Transformer的记忆能力缺乏深入探讨。
  2. 论文通过理论证明，揭示了Transformer在提示长度与记忆信息量之间的线性关系，提出了新的理解框架。
  3. 研究结果表明，Transformer在处理长上下文时存在性能下降的问题，提供了对其内在限制的深刻见解。

📝 摘要（中文）

尽管提示调优在将预训练语言模型适应新任务方面取得了实证成功，但其能力的理论分析仍然有限。现有理论工作主要关注于通用逼近性质，结果与标准权重调优相当。本文探讨了Transformer的记忆能力，提供了两个主要理论贡献。首先，我们证明了Transformer记忆的信息量不能比提示长度线性增长得更快。其次，我们首次正式证明了在大语言模型中观察到的现象：在扩展上下文时性能下降。我们严格证明了Transformer固有的记忆限制，约束了其能够保留的信息量，无论上下文大小如何。这一发现为理解Transformer架构的内在局限性提供了基础，尤其是在处理长序列时的能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决提示调优在Transformer模型中的记忆能力问题，现有方法未能充分解释其在长上下文下的性能下降现象。

核心思路：通过理论分析，论文提出Transformer的记忆能力与提示长度之间存在线性关系，揭示了其固有的记忆限制。

技术框架：研究首先定义了记忆能力的数学模型，然后通过理论推导证明了信息量的线性增长限制，最后分析了长上下文对性能的影响。

关键创新：论文的主要创新在于首次正式证明了Transformer在扩展上下文时性能下降的现象，填补了理论分析的空白。

关键设计：在理论推导中，采用了信息论的相关概念，设置了提示长度和上下文大小的参数，确保了结果的严谨性与可重复性。

📊 实验亮点

实验结果表明，随着提示长度的增加，Transformer模型的性能显著下降，证明了其记忆能力的线性限制。这一发现为模型设计提供了新的视角，强调了在长上下文任务中的潜在挑战。

🎯 应用场景

该研究为理解和优化Transformer架构在处理长序列任务中的表现提供了理论基础，具有重要的实际应用价值，尤其是在自然语言处理、文本生成和对话系统等领域。未来可能推动更高效的模型设计与训练策略。

📄 摘要（原文）

Despite the empirical success of prompt tuning in adapting pretrained language models to new tasks, theoretical analyses of its capabilities remain limited. Existing theoretical work primarily addresses universal approximation properties, demonstrating results comparable to standard weight tuning. In this paper, we explore a different aspect of the theory of transformers: the memorization capability of prompt tuning. We provide two principal theoretical contributions. First, we prove that the amount of information memorized by a transformer cannot scale faster than linearly with the prompt length. Second, and more importantly, we present the first formal proof of a phenomenon empirically observed in large language models: performance degradation in transformers with extended contexts. We rigorously demonstrate that transformers inherently have limited memory, constraining the amount of information they can retain, regardless of the context size. This finding offers a fundamental understanding of the intrinsic limitations of transformer architectures, particularly their ability to handle long sequences.