Towards Consistent Language Models Using Declarative Constraints

📄 arXiv: 2312.15472v1 📥 PDF

作者: Jasmin Mousavi, Arash Termehchy

分类: cs.DB, cs.CL

发布日期: 2023-12-24

💡 一句话要点

利用声明式约束提升大型语言模型的一致性

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

关键词: 大型语言模型 一致性 声明式约束 数据管理 自然语言生成

📋 核心要点

  1. 大型语言模型虽然强大，但常产生不一致的回答，其内部机制复杂难以直接修改。
  2. 论文借鉴数据管理领域经验，利用声明式约束来规范语言模型的输出，提升一致性和准确性。
  3. 论文初步探索了将声明式约束应用于语言模型的挑战，并进行了初步的实验验证。

📝 摘要（中文）

大型语言模型在生成语言连贯、语法正确的自然语言输出方面表现出前所未有的能力。然而，它们经常对输入问题返回不正确和不一致的答案。由于内部学习表示的复杂性和不可解释性，修改语言模型以使其提供正确和一致的结果具有挑战性。数据管理领域已经开发了各种方法和工具，用于在不一致的数据集上提供一致的答案。在这些方法中，用户以高级声明式约束的形式指定领域中数据的所需属性。这种方法为从不一致的数据集中提供一致的信息提供了可用且可扩展的方法。我们的目标是建立在此成功的基础上，并利用这些方法来修改语言模型，使其提供一致和准确的结果。我们研究了使用这些想法从语言模型中获得一致和相关答案的挑战，并报告了一些初步的实证研究。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型在生成文本时表现出色，但经常出现不一致的回答，这限制了其在需要可靠信息的场景中的应用。现有方法难以直接干预模型的内部表示，从而难以保证输出的一致性。

核心思路：借鉴数据管理领域处理不一致数据的经验，采用声明式约束来规范语言模型的输出。用户可以定义期望的数据属性，模型在生成答案时需要满足这些约束，从而提高一致性和准确性。这种方法的核心在于将外部知识或规则以约束的形式注入到语言模型中。

技术框架：论文目前处于初步研究阶段，并未提出完整的技术框架。但可以推断，其技术框架可能包含以下几个模块：1）约束定义模块：用户在此模块中定义关于特定领域或任务的声明式约束。2）约束集成模块：此模块负责将定义的约束集成到语言模型的推理过程中。具体实现方式可能包括修改模型的损失函数、调整解码策略或使用后处理技术。3）评估模块：用于评估模型在满足约束条件下的性能，包括一致性、准确性和相关性。

关键创新：该研究的关键创新在于将数据管理领域的声明式约束方法引入到大型语言模型中，以解决其一致性问题。与直接修改模型参数或训练数据不同，这种方法提供了一种更灵活和可解释的方式来控制模型的行为。

关键设计：由于是初步研究，论文没有详细的技术细节。未来的研究可能需要考虑以下关键设计：1）约束的表达方式：如何设计一种简洁而有效的语言来表达约束条件？2）约束的集成方式：如何将约束条件有效地融入到语言模型的推理过程中，而不影响其生成能力？3）约束的冲突解决：当多个约束条件发生冲突时，如何进行协调和优先级排序？

📊 实验亮点

论文报告了一些初步的实证研究，但没有提供具体的性能数据。未来的研究需要设计更全面的实验来评估该方法在不同任务和数据集上的有效性，并与其他基线方法进行比较，以量化其性能提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要高度一致性和准确性的自然语言生成任务，例如问答系统、知识图谱推理、医疗诊断辅助等。通过声明式约束，可以确保模型输出符合领域知识和逻辑规则，提高其可靠性和实用性，并有望在金融、法律等对信息准确性要求极高的领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Large language models have shown unprecedented abilities in generating linguistically coherent and syntactically correct natural language output. However, they often return incorrect and inconsistent answers to input questions. Due to the complexity and uninterpretability of the internally learned representations, it is challenging to modify language models such that they provide correct and consistent results. The data management community has developed various methods and tools for providing consistent answers over inconsistent datasets. In these methods, users specify the desired properties of data in a domain in the form of high-level declarative constraints. This approach has provided usable and scalable methods to delivering consistent information from inconsistent datasets. We aim to build upon this success and leverage these methods to modify language models such that they deliver consistent and accurate results. We investigate the challenges of using these ideas to obtain consistent and relevant answers from language models and report some preliminary empirical studies.