English(EN) Out of Support, Not Out of Reach: In-Context Learning with Unsupported Instructions and Composed Tasks

新理论解释了超出预训练数据的LLM上下文学习

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-19 04:00

一个新理论框架被开发出来，用于解释大型语言模型（LLM）中的上下文学习（ICL）如何在指令或目标任务超出模型预训练数据范围时仍然能够成功。该框架区分了指令的变化和目标任务的变化，展示了演示如何帮助识别任务并降低对提示模板的敏感性。它还解释了ICL如何通过将长期任务分解为更小的、受预训练支持的子任务来处理它们，从而避免直接选择不受支持的完整任务。 AI

影响为理解和潜在地改进LLM处理新指令和复杂任务的能力提供了理论基础。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Xuhan Tong, Yuchen Zeng, Jiawei Zhang · 2026-10-19 04:00

失去支持，但并非遥不可及：在不支持的指令和组合任务中进行上下文学习

arXiv:2610.23528v1 Announce Type: new Abstract: In-Context Learning (ICL) enables pretrained LLMs to adapt to downstream tasks from a small set of input-output demonstrations, without parameter updates. Yet existing theory primarily explains ICL as identifying a latent task alrea…

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