Latent Traits and Cross-Task Transfer: Deconstructing Dataset Interactions in LLM Fine-tuning

📄 arXiv: 2509.13624v2 📥 PDF

作者: Shambhavi Krishna, Atharva Naik, Chaitali Agarwal, Sudharshan Govindan, Taesung Lee, Haw-Shiuan Chang

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-09-17 (更新: 2025-11-08)

备注: Proceedings of the 14th Joint Conference on Lexical and Computational Semantics (*SEM 2025)

💡 一句话要点

通过潜在特征和跨任务迁移，解构LLM微调中的数据集交互

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

关键词: 大型语言模型 迁移学习 数据集交互 潜在特征 微调

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效利用不同特征数据集进行LLM微调，导致模型泛化能力受限。
  2. 论文提出一种分析框架，通过迁移学习矩阵和降维技术，剖析跨任务交互，揭示潜在能力。
  3. 实验表明，数据集的隐藏统计因素和语言特征比表面相似性更能影响迁移学习效果。

📝 摘要（中文）

大型语言模型越来越多地部署在各种应用中，这些应用通常包含LLM在训练期间未遇到的任务。这意味着枚举和获取所有任务的高质量训练数据是不可行的。因此，我们通常需要依赖于使用具有不同特征的数据集进行迁移学习，并预测分布外的请求。受到这种实际需求的驱动，我们提出了一个分析框架，构建迁移学习矩阵和降维，以剖析这些跨任务交互。我们训练并分析了10个模型，以识别潜在能力（例如，推理、情感分类、NLU、算术），并发现迁移学习的副作用。我们的研究结果表明，性能的提高常常无法用表面层面的数据集相似性或源数据质量来解释。相反，源数据集的隐藏统计因素，如类别分布和生成长度的倾向，以及特定的语言特征，实际上更具影响力。这项工作为迁移学习的复杂动态提供了见解，为更可预测和有效的LLM适应铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在跨领域应用中，如何有效利用不同特征的数据集进行微调，以提升模型在未见过任务上的泛化能力的问题。现有方法往往依赖于表面层面的数据集相似性或源数据质量，但忽略了数据集内部隐藏的统计因素和语言特征，导致迁移学习效果不稳定，难以预测。

核心思路：论文的核心思路是通过构建迁移学习矩阵和应用降维技术，来分析不同数据集之间的交互作用，从而揭示影响迁移学习效果的关键因素。这种方法不再仅仅关注数据集的表面特征，而是深入挖掘数据集内部的潜在特征和统计规律，从而更准确地评估数据集的迁移潜力。

技术框架：论文的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 构建包含多个任务的数据集；2) 使用这些数据集对LLM进行微调，构建迁移学习矩阵，记录不同数据集之间的迁移效果；3) 应用降维技术（如主成分分析）对迁移学习矩阵进行分析，提取潜在特征；4) 分析潜在特征与数据集统计特征（如类别分布、生成长度）和语言特征之间的关系，从而揭示影响迁移学习效果的关键因素。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了一个系统性的分析框架，用于解构LLM微调中数据集之间的复杂交互。该框架不仅考虑了数据集的表面特征，还深入挖掘了数据集内部的隐藏统计因素和语言特征，从而更全面地评估数据集的迁移潜力。与现有方法相比，该框架能够更准确地预测迁移学习效果，并为LLM的有效适应提供指导。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 迁移学习矩阵的构建方式，如何选择合适的任务和数据集，以及如何衡量不同数据集之间的迁移效果；2) 降维技术的选择，如何选择合适的降维算法，以提取最具代表性的潜在特征；3) 数据集统计特征和语言特征的提取方法，如何选择合适的指标来量化数据集的类别分布、生成长度和语言特征。

📊 实验亮点

实验结果表明，数据集的隐藏统计因素（如类别分布和生成长度的倾向）以及特定的语言特征比表面层面的数据集相似性或源数据质量更能影响迁移学习效果。通过分析10个模型的训练结果，论文揭示了推理、情感分类、NLU和算术等潜在能力在迁移学习中的作用，并发现了迁移学习的副作用。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要跨领域知识迁移的LLM应用场景，例如智能客服、机器翻译、文本摘要等。通过分析不同数据集之间的交互作用，可以选择更合适的源数据集进行微调，从而提高模型在目标任务上的性能。此外，该研究还可以帮助开发者更好地理解LLM的内部机制，为LLM的优化和改进提供指导。

📄 摘要（原文）

Large language models are increasingly deployed across diverse applications. This often includes tasks LLMs have not encountered during training. This implies that enumerating and obtaining the high-quality training data for all tasks is infeasible. Thus, we often need to rely on transfer learning using datasets with different characteristics, and anticipate out-of-distribution requests. Motivated by this practical need, we propose an analysis framework, building a transfer learning matrix and dimensionality reduction, to dissect these cross-task interactions. We train and analyze 10 models to identify latent abilities (e.g., Reasoning, Sentiment Classification, NLU, Arithmetic) and discover the side effects of the transfer learning. Our findings reveal that performance improvements often defy explanations based on surface-level dataset similarity or source data quality. Instead, hidden statistical factors of the source dataset, such as class distribution and generation length proclivities, alongside specific linguistic features, are actually more influential. This work offers insights into the complex dynamics of transfer learning, paving the way for more predictable and effective LLM adaptation.