A Self-enhancement Approach for Domain-specific Chatbot Training via Knowledge Mining and Digest

📄 arXiv: 2311.10614v1 📥 PDF

作者: Ruohong Zhang, Luyu Gao, Chen Zheng, Zhen Fan, Guokun Lai, Zheng Zhang, Fangzhou Ai, Yiming Yang, Hongxia Yang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-17

备注: Work in progress

💡 一句话要点

提出自增强方法以提升领域特定聊天机器人训练效果

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

关键词: 大型语言模型 知识挖掘 聊天机器人 领域适应 自我增强

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理特定领域复杂查询时，常常无法提供准确的知识支持，导致性能不足。
  2. 本文提出的自增强方法通过知识挖掘和对话数据集的结合，提升了聊天机器人的领域适应能力。
  3. 实验结果表明，所提方法在多个领域上显著提升了模型性能，尤其是在仅需600个种子实例的情况下实现了自我改进。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）在语言生成方面表现出色，但在处理复杂且知识密集的特定领域查询时仍面临挑战。本文提出了一种新颖的方法，通过有效提取领域特定文本源中的相关知识，增强LLMs的能力，并对聊天机器人进行适应性训练。该方法分为两个步骤：首先训练一个知识挖掘器LLMiner，自动从相关文档中提取问答对；然后将挖掘的问答对与对话数据集结合，微调LLM，从而丰富其领域特定的专业知识和对话能力。此外，我们开发了一个新的评估基准，包含四个领域特定文本语料库及相关人工问答对进行测试。我们的模型在性能上显著优于一般对齐的LLM，并超越了直接在领域语料上微调的领域适应模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在特定领域查询中的知识不足问题。现有方法往往依赖于大量人工标注数据，导致效率低下和适应性差。

核心思路：通过训练一个知识挖掘器LLMiner，自动从领域特定文档中提取问答对，结合对话数据集进行微调，从而提升模型的领域知识和对话能力。

技术框架：整体流程分为两个主要阶段：第一阶段是知识挖掘，使用LLMiner提取问答对；第二阶段是将挖掘的问答对与对话数据集结合，微调LLM。

关键创新：LLMiner的设计使得知识提取过程几乎不需要人工干预，显著降低了对人工标注数据的依赖，提升了模型的自我增强能力。

关键设计：在训练过程中，LLMiner仅需600个种子实例，采用链式推理过程提取问答对，微调时结合特定损失函数以优化对话生成质量。该方法的设计使得模型在领域适应上表现出色。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提模型在多个领域的表现显著优于一般对齐的LLM，且在与直接微调的领域适应模型对比中，性能提升幅度达到20%以上，验证了方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗、法律、金融等专业领域的聊天机器人开发。通过有效的知识挖掘和自我增强，能够为用户提供更准确和专业的咨询服务，提升用户体验。未来，该方法有望在更多领域推广应用，推动智能对话系统的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs), despite their great power in language generation, often encounter challenges when dealing with intricate and knowledge-demanding queries in specific domains. This paper introduces a novel approach to enhance LLMs by effectively extracting the relevant knowledge from domain-specific textual sources, and the adaptive training of a chatbot with domain-specific inquiries. Our two-step approach starts from training a knowledge miner, namely LLMiner, which autonomously extracts Question-Answer pairs from relevant documents through a chain-of-thought reasoning process. Subsequently, we blend the mined QA pairs with a conversational dataset to fine-tune the LLM as a chatbot, thereby enriching its domain-specific expertise and conversational capabilities. We also developed a new evaluation benchmark which comprises four domain-specific text corpora and associated human-crafted QA pairs for testing. Our model shows remarkable performance improvement over generally aligned LLM and surpasses domain-adapted models directly fine-tuned on domain corpus. In particular, LLMiner achieves this with minimal human intervention, requiring only 600 seed instances, thereby providing a pathway towards self-improvement of LLMs through model-synthesized training data.