Large Language Models Can Learn Temporal Reasoning

📄 arXiv: 2401.06853v6 📥 PDF

作者: Siheng Xiong, Ali Payani, Ramana Kompella, Faramarz Fekri

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-12 (更新: 2024-10-08)

备注: ACL24 (main)

💡 一句话要点

提出TG-LLM框架以解决大语言模型的时间推理问题

🎯 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: 时间推理 大语言模型 时间图 链式思维 图数据增强 合成数据集 推理能力

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在时间推理方面存在显著挑战，主要由于其对复杂时间逻辑的理解不足。
  2. 本文提出的TG-LLM框架通过引入时间图（TG）表示，增强了时间推理的学习能力。
  3. 实验结果表明，TG翻译能力不仅在TGQA数据集上表现优异，还能有效迁移到其他时间推理任务中。

📝 摘要（中文）

尽管大语言模型（LLMs）展示了卓越的推理能力，但仍存在缺陷和不准确性。时间推理（TR）是LLMs面临的一大挑战，因其依赖多样的时间概念和复杂的时间逻辑。本文提出了TG-LLM，一个基于语言的TR新框架。我们采用潜在表示的时间图（TG），以增强TR的学习。构建了一个合成数据集TGQA，旨在对LLMs进行微调，完成文本到TG的转换任务。实验表明，TG翻译能力可以迁移到其他TR任务和基准上。此外，我们通过链式思维（CoT）引导和图数据增强，教会LLMs在TG上进行深思熟虑的推理。结果显示，这些策略在有效性和多样性之间保持平衡，提供了比传统CoT蒸馏更可靠的CoT和最终结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在时间推理（TR）方面的不足，尤其是其对复杂时间逻辑的理解能力较弱，导致推理结果不准确。

核心思路：提出TG-LLM框架，通过引入潜在表示的时间图（TG），增强LLMs在时间推理任务中的学习效果，进而提高推理的准确性和可靠性。

技术框架：TG-LLM框架包括数据集TGQA的构建、LLMs的微调以及通过链式思维（CoT）引导和图数据增强进行推理的过程。主要模块包括数据预处理、模型训练和推理阶段。

关键创新：最重要的创新在于采用时间图（TG）作为潜在表示，改变了传统的上下文推理方式，使得模型能够更好地捕捉时间关系和逻辑结构。

关键设计：在模型训练中，采用了最小监督的合成数据集TGQA，设计了适应性的损失函数以优化TG翻译，并通过图数据增强技术提升了推理的多样性和有效性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，TG-LLM在TGQA数据集上的表现显著优于传统方法，TG翻译能力的迁移效果在其他时间推理基准上也得到了验证。通过链式思维引导和图数据增强，最终结果的可靠性和准确性得到了显著提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的时间推理任务，如事件排序、时间线构建等。TG-LLM框架能够为智能助手、自动摘要生成和信息检索等应用提供更准确的时间理解能力，未来可能在多个领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

While large language models (LLMs) have demonstrated remarkable reasoning capabilities, they are not without their flaws and inaccuracies. Recent studies have introduced various methods to mitigate these limitations. Temporal reasoning (TR), in particular, presents a significant challenge for LLMs due to its reliance on diverse temporal concepts and intricate temporal logic. In this paper, we propose TG-LLM, a novel framework towards language-based TR. Instead of reasoning over the original context, we adopt a latent representation, temporal graph (TG) that enhances the learning of TR. A synthetic dataset (TGQA), which is fully controllable and requires minimal supervision, is constructed for fine-tuning LLMs on this text-to-TG translation task. We confirmed in experiments that the capability of TG translation learned on our dataset can be transferred to other TR tasks and benchmarks. On top of that, we teach LLM to perform deliberate reasoning over the TGs via Chain-of-Thought (CoT) bootstrapping and graph data augmentation. We observed that those strategies, which maintain a balance between usefulness and diversity, bring more reliable CoTs and final results than the vanilla CoT distillation.