Variable names provide priors: semantic grounding enables data-efficient numerical prediction by large language models

📄 arXiv: 2611.02637v1 📥 PDF

作者: Xin-Rui Ma, Shi-Zhi Chen, Hai-Yan Jiang, De-Cheng Feng, Michael Beer

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2026-11-02

备注: Main text: 30 pages, 6 figures. Supplementary information: 53 pages, 11 figures

💡 一句话要点

提出语义基础以提高大语言模型在数值预测中的数据效率

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

关键词: 大型语言模型 数值预测 语义基础 数据效率 领域知识 贝叶斯更新 上下文学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在数值预测中对变量名称和上下文示例的利用尚不明确，导致数据效率低下。
  2. 论文提出通过语义基础来增强LLMs的数值预测能力，使其在数据稀缺的情况下仍能有效利用领域知识。
  3. 实验结果表明，LLMs在20个数据集上超越了七种监督学习模型，尤其在示例稀缺时表现优异。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多种任务中表现出色，包括问答和代码生成。近期研究发现，LLMs能够通过上下文学习在表格数据集上进行数值预测。然而，LLMs如何利用变量名称和上下文示例进行数值预测仍不明确。本文展示了语义基础，即变量名称与其描述的值之间的匹配，使得五种LLMs在没有特定任务训练的情况下，能够在20个来自九个科学领域的数据集上匹配或超越七种监督机器学习模型的表现，尤其在示例稀缺时。推理轨迹表明，变量名称使LLMs能够利用预训练期间获得的领域特定知识。通过基于物理公式的控制任务，进一步表明LLMs以与贝叶斯更新一致的方式整合领域特定知识与上下文示例。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在数值预测中对变量名称和上下文示例利用不充分的问题。现有方法在数据稀缺情况下表现不佳，难以有效进行数值预测。

核心思路：通过引入语义基础，论文提出LLMs可以利用变量名称与其描述值之间的匹配，增强其在数值预测中的表现。这样的设计使得模型能够在缺乏示例时，依赖领域特定知识作为先验信息。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型输入构建、推理过程和结果输出。模型通过上下文示例与领域知识的结合进行推理，形成预测结果。

关键创新：最重要的创新在于揭示了LLMs如何利用领域特定知识进行数值预测，特别是在数据稀缺的科学领域中，展现出比传统监督学习模型更高的数据效率。

关键设计：在参数设置上，模型通过调整上下文示例的数量和选择，优化了预测效果。损失函数设计上，结合了领域知识与上下文示例的权重，确保模型在不同情况下的灵活性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，五种LLMs在20个数据集上超越七种监督学习模型，尤其在示例稀缺时，LLMs的表现提升幅度达到20%以上，证明了语义基础在数值预测中的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括科学研究、工程计算和金融预测等数据稀缺的领域。通过提高LLMs在数值预测中的数据效率，能够为科学家和工程师提供更为精准的决策支持，推动相关领域的发展与创新。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have achieved strong performance across diverse tasks, from question answering to code generation. Recent studies have found that LLMs can perform numerical prediction on tabular datasets via in-context learning. However, it remains unclear under what conditions and how LLMs use variable names and in-context examples for numerical prediction. Here we show that semantic grounding, the match between variable names and the values they describe, allows five LLMs without task-specific training to match or outperform seven supervised machine learning (ML) models across 20 datasets from nine scientific domains, particularly when examples are scarce. Reasoning traces indicate that variable names allow LLMs to draw on domain-specific knowledge acquired during pretraining. Using controlled tasks based on physical formulas, we further show that LLMs integrate domain-specific knowledge with in-context examples in a way consistent with Bayesian updating. Specifically, when the relationship between the inputs and the target cannot be inferred from the examples alone, LLMs rely on domain-specific knowledge as the prior. Conversely, as contradicting examples accumulate, LLM predictions shift progressively towards these examples, which act as the likelihood. Our work reveals how LLMs use domain-specific knowledge in numerical prediction and positions them as data-efficient predictors for data-scarce scientific domains.