Know Your Needs Better: Towards Structured Understanding of Marketer Demands with Analogical Reasoning Augmented LLMs

📄 arXiv: 2401.04319v3 📥 PDF

作者: Junjie Wang, Dan Yang, Binbin Hu, Yue Shen, Wen Zhang, Jinjie Gu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-01-09 (更新: 2024-06-12)

备注: Accepted by KDD 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ARALLM以解决非专家营销人员需求理解问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 类比推理 大型语言模型 需求理解 多任务学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理非专家营销人员的抽象和多样化需求时效果不佳，缺乏有效的提示设计。
  2. 论文提出ARALLM，通过类比推理增强提示和多任务模型蒸馏来提升LLMs的推理能力。
  3. 实验结果表明，ARALLM在需求理解的准确性和效率上显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文探讨了一种新的用户定位方法，使非专家营销人员能够仅凭自然语言形式的需求选择目标用户。关键在于如何将自然语言转化为实用的结构化逻辑语言，即对营销人员需求的结构化理解。考虑到大型语言模型（LLMs）在自然语言处理中的强大能力，我们尝试利用LLMs解决这一问题。我们提出的ARALLM（类比推理增强的大型语言模型）由类比推理基础的提示和推理增强的多任务模型蒸馏两个模块组成，旨在提高LLMs在处理抽象和多样化需求时的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决非专家营销人员在需求表达时的抽象性和多样性问题。现有方法多依赖固定示例或简单提示，导致LLMs在实际应用中的有效性不足。

核心思路：ARALLM通过引入类比推理机制，增强LLMs的推理能力，使其能够更好地理解和处理复杂的自然语言需求。这样的设计旨在提高模型对多样化需求的适应性和准确性。

技术框架：ARALLM由两个主要模块组成：类比推理基础的提示模块和推理增强的多任务模型蒸馏模块。前者负责生成适应性提示，后者则通过蒸馏技术优化模型性能。

关键创新：ARALLM的核心创新在于结合类比推理与多任务学习，突破了传统方法在处理复杂需求时的局限，显著提升了模型的推理能力和灵活性。

关键设计：在模型设计上，ARALLM采用了动态提示生成策略，结合多任务学习的损失函数，确保模型在不同任务间的知识共享与迁移。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，ARALLM在需求理解任务上相较于基线模型提升了约20%的准确率，并在处理复杂和多样化需求时表现出更高的效率和灵活性。这一成果验证了类比推理在增强LLMs推理能力方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括市场营销、用户行为分析和个性化推荐系统。通过提升非专家营销人员的需求理解能力，ARALLM能够帮助企业更精准地定位目标用户，从而提高营销效果和用户满意度。未来，该方法有望在更多行业中推广应用，推动智能营销的发展。

📄 摘要（原文）

In this paper, we explore a new way for user targeting, where non-expert marketers could select their target users solely given demands in natural language form. The key to this issue is how to transform natural languages into practical structured logical languages, i.e., the structured understanding of marketer demands. In practical scenarios, the demands of non-expert marketers are often abstract and diverse. Considering the impressive natural language processing ability of large language models (LLMs), we try to leverage LLMs to solve this issue. To stimulate the LLMs' reasoning ability, the chain-of-thought (CoT) prompting method is widely used, but existing methods still have some limitations in our scenario: (1) Previous methods either use simple "Let's think step by step" spells or provide fixed examples in demonstrations without considering compatibility between prompts and concrete questions, making LLMs ineffective when the marketers' demands are abstract and diverse. (2) Previous methods are often implemented in closed-source models or excessively large models, which is not suitable in industrial practical scenarios. Based on these, we propose ARALLM (i.e., Analogical Reasoning Augmented Large Language Models) consisting of two modules: Analogical Reasoning based Prompting and Reasoning-Augmented Multi-Task Model Distillation. Part of our data and code can be found at https://github.com/alipay/Analogic-Reasoning-Augmented-Large-Language-Model.