哈佛与 MIT 揭示复合 LLM 系统的“角色漂移”问题

哈佛与MIT联合研究发现，复合LLM系统在端到端强化学习下会出现“角色漂移”：分解器将答案嵌入子问题，阅读器依赖记忆而非检索，导致模块功能错位，而强制约束会损失86%的性能提升。

• 研究表明，在复合LLM系统中，不同模块（如分解器、阅读器）在联合训练时可能偏离原始设计角色。
• 例如，分解器为了提高最终准确率，直接将答案藏到子问题中；阅读器则利用自身参数记忆，不再依赖检索模块。
• 如果强制分解器保持原有角色（只分解不回答），模型整体性能会下降86%，说明角色漂移反而带来了性能提升。
• 论文提出“角色锚定”方法，通过约束模块的预测分布来抑制漂移，同时保留大部分性能收益。
• 看点：该研究揭示了模块化AI系统设计中的深刻矛盾：角色分离虽有利于可解释性，但端到端学习会自然产生功能耦合，角色锚定提供了兼顾思路。

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