Towards Unified Task Embeddings Across Multiple Models: Bridging the Gap for Prompt-Based Large Language Models and Beyond

📄 arXiv: 2402.14522v2 📥 PDF

作者: Xinyu Wang, Hainiu Xu, Lin Gui, Yulan He

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-02-22 (更新: 2024-07-12)

💡 一句话要点

提出统一任务嵌入框架以解决多模型适应性问题

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

关键词: 任务嵌入 多任务学习 模型适应性 自然语言处理 元学习 统一框架 提示模型 向量空间

📋 核心要点

  1. 现有的任务嵌入方法依赖于微调的任务特定语言模型，限制了其在不同模型间的适应性，尤其是在基于提示的LLMs中。
  2. 本文提出了统一任务嵌入框架（FUTE），通过将不同模型的任务嵌入统一到一个向量空间中，解决了模型间的适应性问题。
  3. 实验结果表明，FUTE在多模型场景中保持了与架构特定方法相当的性能，拓宽了任务嵌入的应用范围。

📝 摘要（中文）

任务嵌入是一种捕捉任务特定信息的元学习技术，近年来在多任务学习、模型编辑和可解释性等领域受到关注。然而，随着基于提示的语言模型（LLMs）的出现，现有的任务嵌入方法面临挑战，主要依赖于经过微调的任务特定语言模型，限制了任务嵌入在不同模型间的适应性。为此，本文提出了统一任务嵌入框架（FUTE），旨在将来自不同模型的任务嵌入统一到一个向量空间中，从而促进不同模型之间的比较与分析，拓宽了现有任务嵌入方法在多模型场景中的应用范围，同时保持与特定架构方法相当的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有任务嵌入方法在多模型环境下的适应性不足问题，尤其是针对基于提示的语言模型（LLMs）。现有方法依赖于微调的任务特定语言模型，导致任务嵌入难以跨模型使用。

核心思路：提出统一任务嵌入框架（FUTE），通过将来自不同模型的任务嵌入映射到同一向量空间中，从而实现不同模型间的比较与分析，提升任务嵌入的通用性和适应性。

技术框架：FUTE的整体架构包括多个模块，首先对不同模型的任务嵌入进行标准化处理，然后通过统一的映射机制将其映射到同一向量空间，最后进行相似性分析和比较。

关键创新：FUTE的核心创新在于其能够将不同模型的任务嵌入统一到一个向量空间中，突破了传统方法对特定模型的依赖，实现了更广泛的适用性。

关键设计：在设计中，FUTE采用了特定的损失函数来优化任务嵌入的映射效果，并通过实验验证了不同参数设置对性能的影响，确保了模型在多任务场景中的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，FUTE在多个基准任务上与传统架构特定方法相比，性能保持相当，且在模型间的适应性和通用性上有显著提升，具体性能数据和对比基线将在论文中详细列出。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多任务学习、模型编辑和自然语言处理等。通过实现任务嵌入的统一，FUTE能够在不同模型间提供更好的适应性和可比性，推动相关领域的研究与应用发展，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Task embedding, a meta-learning technique that captures task-specific information, has gained popularity, especially in areas such as multi-task learning, model editing, and interpretability. However, it faces challenges with the emergence of prompt-guided Large Language Models (LLMs) operating in a gradient-free manner. Existing task embedding methods rely on fine-tuned, task-specific language models, which hinders the adaptability of task embeddings across diverse models, especially prompt-based LLMs. To hardness the potential of task embeddings in the era of LLMs, we propose a framework for unified task embeddings (FUTE), harmonizing task embeddings from various models, including smaller language models and LLMs with varied prompts, within a single vector space. Such uniformity enables comparison and analysis of similarities amongst different models, broadening the scope and utility of existing task embedding methods in multi-model scenarios, while maintaining their performance comparable to architecture-specific methods.