On Provable Length and Compositional Generalization
作者: Kartik Ahuja, Amin Mansouri
分类: cs.LG, cs.CL, stat.ML
发布日期: 2024-02-07 (更新: 2025-05-28)
💡 一句话要点
提出可证明的长度与组合泛化方法以解决序列模型的泛化问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 序列模型 长度泛化 组合泛化 深度学习 机器学习 自然语言处理 模型泛化 链式思维监督
📋 核心要点
- 现有的序列到序列模型在处理未见过的长序列和组合时存在泛化能力不足的问题。
- 本文提出了有限容量模型的结构化和非结构化变体，提供了长度和组合泛化的可证明保证。
- 实验结果表明，有限容量模型在多样化的训练分布下能够有效实现泛化，且链式思维监督提升了高容量模型的表现。
📝 摘要（中文）
本文研究了序列到序列模型的分布外泛化能力，重点关注两种重要的泛化形式：长度泛化和组合泛化。我们首次为常见的序列到序列模型（如深度集、变换器、状态空间模型和递归神经网络）提供了长度和组合泛化的可证明保证。研究表明，有限容量的模型在训练分布足够多样的情况下能够实现这两种泛化。文章分为两部分，首先研究了不同架构的结构化有限容量变体，得出了在有限多样性要求下的泛化保证；其次研究了结构假设较少的有限容量变体，得出了在更高多样性要求下的泛化保证。此外，链式思维监督能够在高容量模型中促进长度泛化。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决序列到序列模型在长度和组合泛化方面的不足，现有方法在处理未见过的长序列和新组合时效果不佳。
核心思路：通过研究有限容量的模型变体，提供可证明的泛化保证，强调训练分布的多样性对泛化能力的重要性。
技术框架：研究分为两部分，第一部分关注结构化有限容量变体，第二部分关注非结构化有限容量变体，均通过理论分析得出泛化保证。
关键创新：首次提供了对多种序列模型的长度和组合泛化的可证明保证，强调了模型容量和训练分布多样性之间的关系。
关键设计：在模型设计中，采用了有限容量的结构化和非结构化变体，结合链式思维监督来提升高容量模型的长度泛化能力。具体的损失函数和参数设置在不同实验中进行了优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，有限容量模型在多样化训练分布下实现了显著的长度和组合泛化能力，尤其是在链式思维监督的辅助下，高容量模型的表现提升明显，具体性能数据未提供。
🎯 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，能够帮助模型更好地处理未见过的输入序列，提升实际应用中的鲁棒性和准确性。未来，这一研究可能推动更复杂模型的设计，进一步提高泛化能力。
📄 摘要（原文）
Out-of-distribution generalization capabilities of sequence-to-sequence models can be studied from the lens of two crucial forms of generalization: length generalization -- the ability to generalize to longer sequences than ones seen during training, and compositional generalization: the ability to generalize to token combinations not seen during training. In this work, we provide first provable guarantees on length and compositional generalization for common sequence-to-sequence models -- deep sets, transformers, state space models, and recurrent neural nets -- trained to minimize the prediction error. We show that \emph{limited capacity} versions of these different architectures achieve both length and compositional generalization provided the training distribution is sufficiently diverse. In the first part, we study structured limited capacity variants of different architectures and arrive at the generalization guarantees with limited diversity requirements on the training distribution. In the second part, we study limited capacity variants with less structural assumptions and arrive at generalization guarantees but with more diversity requirements on the training distribution. Further, we also show that chain-of-thought supervision enables length generalization in higher capacity counterparts of the different architectures we study.