On the Limits of Prompt-Conditioned Language Models as General-Purpose Learners
作者: David Mguni, Julian Ma, Jun Wang
分类: cs.LG
发布日期: 2026-06-22
💡 一句话要点
提出语言模型的局限性分析以解决通用学习问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 通用学习 信息传递 对齐约束 PAC-Bayes理论 任务推断 表达能力
📋 核心要点
- 现有的语言模型被认为是通用求解器，但在处理复杂任务时存在信息传递能力的限制。
- 论文通过建模用户与系统的交互，提出了任务推断与执行的分离概念，并推导出PAC-Bayes界限。
- 研究结果表明，提示条件的LLMs在某些情况下无法实现正确行为，揭示了提示学习的局限性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）常被视为通用问题求解器，但这一观点忽视了语言作为信息传递接口的基本限制。本文将用户与系统的交互建模为双层的“廉价对话”博弈，分析潜在任务如何通过提示编码并在对齐和安全约束下重新解释。我们引入了任务推断与执行的概念分解，并推导出PAC-Bayes界限，区分有限样本估计误差与不可约的结构限制。研究表明，当任务的复杂性超过语言作为通信通道的容量时，任务之间不可避免地变得不可区分，导致无法通过额外数据或模型扩展消除的误差底线。此外，当对齐约束限制可接受的输出集时，用户理想分布可能超出可行类，导致不可避免的失真。这些结果表明，提示条件的LLMs并非通用问题求解器，存在某些任务家族在无限数据情况下也无法实现正确行为的情况。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在探讨大型语言模型在通用学习中的局限性，尤其是信息传递能力不足导致的任务不可区分性问题。现有方法未能充分考虑语言作为信息传递通道的容量限制。
核心思路：通过将用户与系统的交互视为双层博弈，分析潜在任务如何通过提示进行编码，并在对齐和安全约束下进行重新解释，从而揭示语言模型的表达能力底线。
技术框架：整体架构包括任务推断与执行的分解，首先通过提示编码任务信息，然后在对齐约束下进行输出选择，最后通过PAC-Bayes界限分析模型的表现。
关键创新：提出了“表达能力底线”和“目标失调底线”两个概念，明确了语言模型在面对复杂任务时的不可避免的误差来源，与现有方法的根本区别在于对信息和对齐的深入分析。
关键设计：在模型设计中，采用了PAC-Bayes理论来界定有限样本估计误差与结构限制，强调了对齐约束对输出集的影响，并提出了相应的损失函数设计以优化任务推断过程。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，当任务的复杂性超过语言模型的表达能力时，模型的误差底线不可避免地存在，且无法通过增加数据或优化模型来消除。这一发现对提示学习的有效性提出了重要挑战。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能助手和人机交互等。通过理解语言模型的局限性，可以推动更有效的多模态学习和信息传递方式的探索，提升系统的智能化水平和用户体验。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) are frequently portrayed as general-purpose solvers capable of solving arbitrary tasks. We argue that this view overlooks a fundamental constraint: language is a compressed and capacity-limited interface for conveying task information. Modelling User--System interaction as a bilevel \emph{cheap-talk} game, we analyse how latent tasks are encoded into prompts and reinterpreted under alignment and safety constraints. We introduce a conceptual decomposition separating task inference from execution and derive PAC-Bayes bounds that distinguish finite-sample estimation error from irreducible structural limitations. Our first main result establishes an \emph{expressivity floor}: language acts as a capacity-limited communication channel, and whenever the informational complexity of a task family exceeds the capacity of that channel, distinct tasks become unavoidably indistinguishable to the Solver, inducing a strictly positive error floor that cannot be eliminated by additional data, optimisation, or model scaling alone. We then establish an \emph{objective-misalignment floor}: when alignment constraints restrict the admissible output set, the User-ideal distribution may lie outside the feasible class, inducing an irreducible distortion. Together, these results yield a formal negative conclusion: prompt-conditioned LLMs are not universal problem solvers through prompting alone, as there exist task families for which correct behaviour is provably unattainable even in the infinite-data regime. More broadly, our analysis shows the limits of prompt-based generalisation arise from information-constrained communication and alignment-constrained objectives. This suggests that interfaces beyond natural language, including multimodal observations and, external memory, may reduce the inherent LLM limitations by increasing the task-relevant information available to the System.