Can Language Models Compose Skills In-Context?
作者: Zidong Liu, Zhuoyan Xu, Zhenmei Shi, Yingyu Liang
分类: cs.LG, cs.CL
发布日期: 2025-10-27
💡 一句话要点
研究表明语言模型在上下文学习中组合技能面临挑战，并提出改进方法。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 上下文学习 语言模型 技能组合 组合泛化 思维链 任务分解 示例对齐
📋 核心要点
- 现有语言模型在组合基本技能以完成复杂任务时面临挑战，尤其是在上下文学习场景下。
- 论文核心思想在于分析语言模型在上下文学习中组合技能的难点，并提出对齐示例与组合步骤的方法。
- 实验结果表明，简单任务示例可能对性能产生负面影响，而对齐示例的方法可以有效提升模型性能。
📝 摘要（中文）
本文研究了语言模型在上下文学习中组合技能的能力，即利用上下文示例中展示的基本技能来完成复合任务。与技能及其组合可以在训练中学习的标准设置不同，本文关注更具挑战性的场景。通过对各种具有代表性的开源语言模型进行系统实验，利用语言和逻辑任务来探究组合能力。结果表明，简单的任务示例可能会对性能产生令人惊讶的负面影响，因为模型通常难以正确识别和组装技能，即使使用思维链示例也是如此。理论分析进一步表明，将示例与组合中的相应步骤对齐至关重要。这启发了一种用于探测任务的方法，其改进的性能为我们的见解提供了积极的支持。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在研究语言模型在上下文学习（In-Context Learning）中组合技能的能力。现有方法，即直接利用语言模型进行上下文学习，在面对需要组合多个基本技能的复杂任务时，表现不佳。模型难以识别并正确组装所需的技能，导致性能下降。这种现象表明，简单的任务示例反而可能对性能产生负面影响。
核心思路：论文的核心思路是，语言模型在上下文学习中组合技能的关键在于将示例与组合中的相应步骤对齐。这意味着，提供给模型的示例应该清晰地对应于复合任务的各个子任务或技能，从而帮助模型理解任务的分解方式和技能的组合逻辑。
技术框架：论文主要通过实验来验证其观点。首先，设计了一系列语言和逻辑任务，用于探测语言模型的组合能力。然后，利用不同的开源语言模型进行实验，并分析实验结果。此外，论文还进行了理论分析，以支持其关于示例对齐重要性的观点。最后，基于理论分析，提出了一种改进的探测任务方法。
关键创新：论文最重要的技术创新在于发现了上下文学习中示例对齐的重要性。与以往研究主要关注示例的数量和质量不同，本文强调了示例与任务步骤之间的对应关系。这种对齐能够显著提升语言模型在组合技能方面的能力。
关键设计：论文的关键设计在于其探测任务的设计和改进方法。探测任务被精心设计，以考察语言模型在不同类型的组合任务中的表现。改进方法则着重于确保示例与任务步骤之间的清晰对应关系，例如，通过提供更明确的指令或分解任务为更小的子任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，简单的任务示例可能会对性能产生负面影响。通过对齐示例与组合步骤，改进后的方法能够显著提升模型在探测任务上的性能，为示例对齐的重要性提供了积极支持。具体的性能提升数据和对比基线需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人控制、智能助手、自动化编程等领域。通过提升语言模型在上下文学习中组合技能的能力，可以使智能系统更灵活地适应复杂任务，减少对大量训练数据的依赖，并提高任务完成的效率和准确性。未来，该研究可以推动开发更智能、更通用的AI系统。
📄 摘要（原文）
Composing basic skills from simple tasks to accomplish composite tasks is crucial for modern intelligent systems. We investigate the in-context composition ability of language models to perform composite tasks that combine basic skills demonstrated in in-context examples. This is more challenging than the standard setting, where skills and their composition can be learned in training. We conduct systematic experiments on various representative open-source language models, utilizing linguistic and logical tasks designed to probe composition abilities. The results reveal that simple task examples can have a surprising negative impact on the performance, because the models generally struggle to recognize and assemble the skills correctly, even with Chain-of-Thought examples. Theoretical analysis further shows that it is crucial to align examples with the corresponding steps in the composition. This inspires a method for the probing tasks, whose improved performance provides positive support for our insights.