研究显示：语言模型causalLM在上下文学习中不如prefixLM

近期的研究发现，在上下文学习中，基于Transformer的前缀语言模型（prefixLM）表现更优于因果语言模型(causalLM)，然而目前仍缺乏这一差异的理论解释。本文采用理论分析和实验验证，揭示了前缀语言模型和因果语言模型在上下文学习中的性能差异，并证明了前缀语言模型在收敛行为和优化解上的优势。

这篇论文主要解决问题是为何前缀语言模型在上下文学习中的性能更佳，以及其背后的理论原因。在前缀语言模型中，上下文样本可以相互关注，而因果语言模型则使用自回归注意力，限制上下文样本关注未来样本。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2308.06912.pdf

论文的关键思路是通过理论分析和实验验证，探究两种语言模型的收敛行为差异。论文指出，前缀语言模型和因果语言模型都以线性速度收敛到稳态点，但前缀语言模型收敛到线性回归的最优解，而因果语言模型的收敛动态遵循在线梯度下降算法，无法保证最优性。

值得关注的是，该论文的实验设计采用了合成任务和真实任务，使用不同类型的transformers，并验证了因果语言模型在各种设置下表现不如前缀语言模型。此外，论文还提供了开源代码，为该领域的研究提供了有价值的资源。

总而言之，论文通过理论分析和实验验证，深入探讨了前缀语言模型和因果语言模型在上下文学习中的性能差异。论文的贡献在于揭示了这一差异的理论解释，并通过实验证实了前缀语言模型在不同情境下的优越性。这一研究对于了解上下文学习中语言模型的工作原理和优化行为具有重要意义，值得进一步深入探究和应用。