Chain-of-Specificity: An Iteratively Refining Method for Eliciting Knowledge from Large Language Models

📄 arXiv: 2402.15526v1 📥 PDF

作者: Kaiwen Wei, Jingyuan Zhang, Hongzhi Zhang, Fuzheng Zhang, Di Zhang, Li Jin, Yue Yu

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-20

💡 一句话要点

提出Chain-of-Specificity以解决大语言模型特定约束遵循问题

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

关键词: 大语言模型 特定约束 生成内容 迭代优化 知识解锁 蒸馏训练 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理大语言模型生成内容时，未能有效遵循特定约束，导致生成结果不够精准。
  2. 本文提出Chain-of-Specificity（CoS）方法，通过迭代强调输入中的特定约束，优化生成内容的质量。
  3. 实验表明，CoS在特定性方面显著优于其他方法，尤其在特定约束数量增加时，性能依然稳定。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）展现出卓越的生成能力，但在遵循特定约束（如特定地点或时间）时，常常表现不佳，导致生成的内容过于泛化或不够令人满意。现有方法通过分解或重写输入指令来解决这一问题，但未能充分强调特定约束并挖掘潜在知识。为此，本文提出了一种简单有效的方法Chain-of-Specificity（CoS），通过迭代强调输入指令中的特定约束，解锁LLMs中的知识并优化响应。实验结果表明，CoS在生成内容的特定性方面优于现有方法，尤其是在特定约束数量增加时，其他基线方法表现不佳，而CoS依然保持良好性能。此外，CoS生成的响应经过蒸馏后，能够有效提升小型模型遵循约束指令的能力。本文资源将公开以供进一步研究。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在生成内容时未能遵循特定约束的问题。现有方法通过分解或重写指令，但未能有效强调特定约束，导致生成内容的质量不高。

核心思路：Chain-of-Specificity（CoS）方法通过迭代强调输入指令中的特定约束，逐步解锁大语言模型中的知识，从而优化生成的响应。该设计旨在提高生成内容的特定性和准确性。

技术框架：CoS的整体架构包括输入指令的迭代处理模块、特定约束的强调模块和响应生成模块。每个模块在迭代过程中相互作用，逐步提升生成内容的质量。

关键创新：CoS的主要创新在于其迭代强调特定约束的机制，与现有方法相比，能够更有效地解锁模型中的知识，提升生成内容的特定性。

关键设计：在CoS中，关键参数包括特定约束的数量和强调程度。损失函数设计上，强调生成内容与特定约束的一致性，以确保生成结果的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Chain-of-Specificity在生成内容的特定性方面显著优于现有方法，尤其在特定约束数量增加时，其他基线方法的性能下降，而CoS依然保持良好表现。此外，经过CoS生成的响应在蒸馏后，能够有效提升小型模型的遵循约束能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能问答系统和软件开发等。通过提升大语言模型在特定约束下的生成能力，能够为用户提供更精准的信息和服务，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) exhibit remarkable generative capabilities, enabling the generation of valuable information. Despite these advancements, previous research found that LLMs sometimes struggle with adhering to specific constraints (e.g., in specific place or at specific time), at times even overlooking them, which leads to responses that are either too generic or not fully satisfactory. Existing approaches attempted to address this issue by decomposing or rewriting input instructions, yet they fall short in adequately emphasizing specific constraints and in unlocking the underlying knowledge (e.g., programming within the context of software development). In response, this paper proposes a simple yet effective method named Chain-of-Specificity (CoS). Specifically, CoS iteratively emphasizes the specific constraints in the input instructions, unlocks knowledge within LLMs, and refines responses. Experiments conducted on publicly available and self-build complex datasets demonstrate that CoS outperforms existing methods in enhancing generated content especially for the specificity. Besides, as the number of specific constraints increase, other baselines falter, while CoS still performs well. Moreover, we show that distilling responses generated by CoS effectively enhances the ability of smaller models to follow the constrained instructions. Resources of this paper will be released for further research.