CausalLM is not optimal for in-context learning

解决问题：论文试图研究在上下文学习中使用前缀语言模型（prefixLM）和因果语言模型（causalLM）的性能差异，并从理论角度分析两种语言模型的收敛行为。这是一个新问题，因为最近的实证研究表明，在上下文学习中，使用前缀语言模型的性能要优于因果语言模型，但这一现象尚未从理论上得到解释。

关键思路：论文的关键思路是通过理论分析和实验验证，揭示前缀语言模型和因果语言模型在上下文学习中的性能差异，并指出因果语言模型的收敛动态遵循在线梯度下降算法，这种算法不能保证在样本数量趋于无穷时达到最优解。相比当前领域的研究，该论文的思路在理论分析方面有新意。

其他亮点：论文的实验设计包括合成任务和真实任务，使用了不同类型的transformers，并验证了因果语言模型在所有设置中都表现不如前缀语言模型。此外，该论文还提供了开源代码。该论文表明，前缀语言模型在上下文学习中的性能优于因果语言模型，这一结论值得进一步研究。

关于作者：论文的主要作者包括Nan Ding、Tomer Levinboim、Jialin Wu、Sebastian Goodman和Radu Soricut。他们分别来自Google和UC San Diego。Nan Ding曾在Google Research工作，发表了多篇论文，包括《On the difficulty of training Recurrent Neural Networks》和《Character-level Convolutional Networks for Text Classification》。Tomer Levinboim的代表作包括《Unsupervised Learning of Narrative Event Chains》和《Learning to Map Natural Language Instructions to Physical Quadcopter Control Using Simulated Flight》。Jialin Wu是Google Research的研究员，其代表作包括《Zero-shot Learning For Code Education: Rubric-based Evaluation》和《Learning to Learn How to Learn: Self-Adaptive Visual Navigation Using Meta-Learning》。Sebastian Goodman的代表作包括《Noise Reduction in Adversarial Training for Multilingual Neural Machine Translation》和《Context-Aware Synonym Suggestions Using a Neural Embedding Model》。Radu Soricut是Google Research的研究员，其代表作包括《Unsupervised Learning of Narrative Event Chains》和《Unsupervised Discovery of Narrative Parallelism in Streaming Data》。

相关研究：近期的相关研究包括《Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation》（Jingqing Zhang等，ICLR 2022）和《Prefix-Tuning for Open-Domain Dialogue Generation》（Yi Ren等，EMNLP 2021）。

论文摘要：最近的实证证据表明，基于Transformer的上下文学习在使用前缀语言模型（prefixLM）时表现更佳。在前缀语言模型中，上下文样本可以相互关注，而因果语言模型（causalLM）则使用自回归注意力，禁止上下文样本关注未来样本。虽然这个结果很直观，但从理论角度来看还没有得到解释。本文采用理论方法，分析了在某种参数构建下，前缀语言模型和因果语言模型的收敛行为。我们的分析表明，两种语言模型类型都以线性速度收敛到它们的稳态点，但是前缀语言模型收敛到线性回归的最优解，而因果语言模型的收敛动态遵循在线梯度下降算法，即使样本数量无限增长，也不能保证其最优性。我们通过在合成和真实任务中使用各种类型的Transformer进行实证实验，补充了我们的理论主张。我们的实验验证了因果语言模型在所有情况下都表现不如前缀语言模型。

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