In Search of the Long-Tail: Systematic Generation of Long-Tail Inferential Knowledge via Logical Rule Guided Search

📄 arXiv: 2311.07237v3 📥 PDF

作者: Huihan Li, Yuting Ning, Zeyi Liao, Siyuan Wang, Xiang Lorraine Li, Ximing Lu, Wenting Zhao, Faeze Brahman, Yejin Choi, Xiang Ren

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-13 (更新: 2024-10-04)

💡 一句话要点

提出LINK框架以系统生成长尾推理知识

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

关键词: 长尾推理 逻辑诱导 知识生成 大型语言模型 自然语言推理 数据集构建 模型评估

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理长尾分布的稀有示例时表现出低置信度，导致其在实际应用中的有效性不足。
  2. 论文提出了逻辑诱导知识搜索（LINK）框架，通过符号规则引导生成长尾推理知识，确保生成内容的事实正确性。
  3. 实验结果表明，当前最先进的LLMs在长尾数据集LINT上的表现显著下降，强调了长尾评估在模型开发中的重要性。

📝 摘要（中文）

为了有效利用大型语言模型（LLMs）处理现实世界查询，必须使其能够泛化到长尾分布，即模型在稀有示例上表现出低置信度。本研究首次评估LLMs在推理知识的长尾分布上的表现。我们引入了逻辑诱导知识搜索（LINK），这是一个系统的长尾数据生成框架，旨在获取事实正确但属于长尾的推理陈述。LINK通过基于符号规则的变量级提示来寻找低置信度陈述，同时确保事实的正确性。我们利用LINK策划了逻辑诱导长尾（LINT）数据集，包含108K条跨四个领域的长尾推理知识陈述。评估结果显示，当前最先进的LLMs在长尾数据上的表现显著下降（GPT4相对下降21%），而小型模型的泛化能力更弱。这些结果进一步强调了在开发可泛化LLMs时进行长尾评估的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在长尾分布下的推理知识泛化能力不足的问题。现有方法在处理稀有示例时，模型的置信度普遍较低，影响了其在实际应用中的有效性。

核心思路：论文的核心思路是引入逻辑诱导知识搜索（LINK）框架，通过符号规则的引导，系统性地生成长尾推理知识，确保生成的陈述在事实上的正确性，同时提高模型在长尾数据上的表现。

技术框架：LINK框架主要包括数据生成模块和评估模块。数据生成模块通过变量级提示与符号规则相结合，生成长尾推理陈述；评估模块则用于验证生成数据的有效性和模型在该数据集上的表现。

关键创新：最重要的技术创新点在于LINK框架的设计，通过逻辑规则引导生成数据，确保了生成内容的事实正确性，并有效地解决了长尾推理知识的生成问题。这与现有方法的随机生成方式形成了鲜明对比。

关键设计：在LINK框架中，采用了基于符号规则的变量级提示，确保生成的长尾推理陈述在逻辑上是合理的。此外，数据集的构建过程中，特别关注了跨领域的知识覆盖，确保了数据的多样性和代表性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，当前最先进的LLMs在长尾数据集LINT上的表现显著下降，GPT4在长尾数据上的相对性能下降达到21%。这一结果表明，长尾评估在模型开发中至关重要，尤其是对于小型模型，其泛化能力更弱。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、知识图谱构建和智能问答系统等。通过提高大型语言模型在长尾分布下的推理能力，可以显著提升其在实际应用中的表现，尤其是在处理稀有或复杂查询时。未来，该方法有望推动更广泛的AI系统在多样化场景中的应用。

📄 摘要（原文）

To effectively use large language models (LLMs) for real-world queries, it is imperative that they generalize to the long-tail distribution, i.e. rare examples where models exhibit low confidence. In this work, we take the first step towards evaluating LLMs in the long-tail distribution of inferential knowledge. We exemplify long-tail evaluation on the Natural Language Inference task. First, we introduce Logic-Induced-Knowledge-Search (LINK), a systematic long-tail data generation framework, to obtain factually-correct yet long-tail inferential statements. LINK uses variable-wise prompting grounded on symbolic rules to seek low-confidence statements while ensuring factual correctness. We then use LINK to curate Logic-Induced-Long-Tail (LINT), a large-scale long-tail inferential knowledge dataset that contains 108K statements spanning four domains. We evaluate popular LLMs on LINT; we find that state-of-the-art LLMs show significant performance drop (21% relative drop for GPT4) on long-tail data as compared to on head distribution data, and smaller models show even more generalization weakness. These results further underscore the necessity of long-tail evaluation in developing generalizable LLMs.