Task-Level Natural Language Priors as Learning Signals for Low-Resource LLM Training

📄 arXiv: 2609.02244v1 📥 PDF

作者: Jian Gao, Xiao Zhang, Xun Zhu, Miao Li, Ji Wu

分类: cs.AI

发布日期: 2026-09-02

💡 一句话要点

提出Prior-Guided Tuning以解决低资源LLM训练中的信号不足问题

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

关键词: 自然语言处理 低资源训练 辅助学习信号 对比学习 任务级先验

📋 核心要点

  1. 现有方法在低资源训练中无法有效利用模糊或不完整的数据，导致模型性能下降。
  2. 本文提出Prior-Guided Tuning（PGT），通过将自然语言先验作为辅助信号来提升低资源LLM的训练效果。
  3. 实验结果显示，CPS在AmbiMath、Jigsaw和HANS等数据集上均显著提升了模型的准确性和F1分数。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在低资源训练数据模糊或不完整时常常表现不佳。任务级自然语言先验可以在这种情况下提供有用的指导，但现有方法通常将这些先验视为输入上下文，而非训练过程中的学习信号。本文提出了Prior-Guided Tuning（PGT），将自然语言先验作为辅助学习信号融入低资源LLM训练中。我们引入了对比先验引导（CPS），在保持原有监督目标不变的同时，增加正负先验条件的辅助损失，以鼓励任务一致的学习并抑制合理但误导的替代方案。实验结果表明，CPS在多个数据集上均优于传统的微调方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在低资源训练中因数据模糊或不完整而导致的性能下降问题。现有方法通常未能有效利用任务级自然语言先验，限制了模型的学习能力。

核心思路：提出Prior-Guided Tuning（PGT），将自然语言先验作为辅助学习信号，帮助模型在低资源环境中更好地进行任务学习。通过对比先验引导（CPS），在保持原有监督目标的同时，增加正负先验条件的辅助损失，鼓励模型学习任务一致的特征。

技术框架：整体框架包括三个主要模块：原始监督目标、正负先验条件的辅助损失和对比学习机制。模型在训练过程中同时优化这三个模块，以实现更好的学习效果。

关键创新：最重要的创新在于将自然语言先验作为辅助信号引入训练过程，而非仅作为输入上下文。这一设计使得模型能够在低资源条件下更有效地学习任务相关特征。

关键设计：在损失函数中，增加了正负先验条件的辅助损失，具体参数设置和网络结构细节在实验中进行了优化，以确保模型在不同数据集上的表现均衡。实验中使用的具体超参数和训练策略也将公开。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，CPS在AmbiMath上达到了97.6%的准确率，在Jigsaw上提升了9.5个百分点的Macro F1分数，并在HANS上分别提升了8.3和5.2个百分点的非蕴含准确率，展现了显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、机器翻译和对话系统等，尤其是在数据稀缺的情况下，能够有效提升模型的学习能力和应用效果。未来，该方法有望推动低资源环境下的智能系统发展，提升其在实际应用中的表现。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) often struggle when low-resource training data are ambiguous or incomplete. Task-level natural-language priors can provide useful guidance in such settings, but existing approaches usually treat these priors as input context rather than as learning signals during training. We propose Prior-Guided Tuning (PGT), a training perspective that incorporates natural-language priors as auxiliary learning signals for low-resource LLM training. Under this perspective, we introduce Contrastive Prior Steering (CPS), which keeps the original supervised objective intact while adding positive and negative prior-conditioned auxiliary losses to encourage task-consistent learning and discourage plausible but misleading alternatives. Experiments on AmbiMath, Jigsaw, and MNLI/HANS show that CPS consistently improves over plain and prompt fine-tuning. On AmbiMath, CPS achieves 97.6% average exact-match accuracy. On Jigsaw, CPS improves average Macro F1 by 9.5 percentage points over standard fine-tuning, and with 1/10 of the experimental training data slightly exceeds full-data plain fine-tuning. On HANS, CPS improves non-entailment accuracy by 8.3 and 5.2 percentage points for LLaMA 3.1 8B and Qwen 2.5 7B, respectively, while maintaining comparable in-domain MNLI accuracy. These results support our central claim: task-level natural-language priors can provide useful guidance as auxiliary learning signals for low-resource LLM training. Our code and data will be publicly available.