Improving Domain Adaptation through Extended-Text Reading Comprehension

📄 arXiv: 2401.07284v2 📥 PDF

作者: Ting Jiang, Shaohan Huang, Shengyue Luo, Zihan Zhang, Haizhen Huang, Furu Wei, Weiwei Deng, Feng Sun, Qi Zhang, Deqing Wang, Fuzhen Zhuang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-14 (更新: 2024-01-18)

备注: Work in Progress

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

通过扩展文本阅读理解提升领域适应性

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

关键词: 领域适应 阅读理解 大语言模型 聚类技术 微调策略

📋 核心要点

  1. 现有方法在使用正则表达式模式进行领域适应时，无法有效解析原始语料中的领域特定知识，导致上下文信息不足。
  2. 论文提出通过大语言模型和聚类相结合的方法，利用领域知识优化阅读理解的各个阶段，增强模型的适应能力。
  3. 实验结果表明，所提方法在领域特定任务上相比AdaptLLM提升超过5%，显示出显著的性能改进。

📝 摘要（中文）

为了增强大型语言模型的领域特定能力，继续在领域特定语料上进行预训练是一种常见方法。近期研究表明，使用基于正则表达式模式格式化的阅读理解数据进行模型适应，可以显著提高领域特定任务的性能。然而，正则表达式模式无法利用领域特定知识解析原始语料。此外，直接从语料中提取的问题和答案对在预定义格式下提供的上下文有限。为了解决这一局限性，我们通过大语言模型（LLM）和聚类改进阅读理解。LLM专注于利用语料中的领域知识来优化理解阶段，而聚类则通过扩展上下文来丰富阅读阶段。此外，我们的方法结合了参数高效的微调，以提高领域适应的效率。与AdaptLLM相比，我们的方法在领域特定任务上实现了超过5%的提升。我们的代码将发布在https://github.com/microsoft/LMOps。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是如何在领域适应过程中有效利用领域特定知识，现有方法的痛点在于正则表达式模式无法充分解析语料中的信息，导致上下文不足。

核心思路：论文的核心解决思路是结合大语言模型（LLM）和聚类技术，LLM用于优化理解阶段，聚类则扩展上下文以丰富阅读阶段，从而提升模型的领域适应能力。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先，使用LLM对领域特定语料进行深入分析和理解；其次，通过聚类方法将相关知识进行整理和扩展，以提供更丰富的上下文信息。

关键创新：最重要的技术创新点在于将LLM与聚类相结合，克服了传统方法在上下文理解上的局限性，使得模型能够更好地适应领域特定任务。

关键设计：在参数设置上，采用了参数高效的微调策略，确保在提升性能的同时，计算资源的消耗保持在合理范围内。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在领域特定任务上相比基线方法AdaptLLM提升超过5%，证明了其在实际应用中的有效性和优势，展现了良好的性能提升潜力。

🎯 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，能够帮助大型语言模型更好地理解和处理领域特定的文本数据，提升相关任务的自动化水平和准确性。未来，该方法有望在更多领域推广应用，推动智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

To enhance the domain-specific capabilities of large language models, continued pre-training on a domain-specific corpus is a prevalent method. Recent work demonstrates that adapting models using reading comprehension data formatted by regex-based patterns can significantly improve performance on domain-specific tasks. However, regex-based patterns are incapable of parsing raw corpora using domain-specific knowledge. Furthermore, the question and answer pairs are extracted directly from the corpus in predefined formats offers limited context. To address this limitation, we improve reading comprehension via LLM and clustering. LLM focuses on leveraging domain knowledge within the corpus to refine comprehension stage, while clustering supplies relevant knowledge by extending the context to enrich reading stage. Additionally, our method incorporates parameter-efficient fine-tuning to improve the efficiency of domain adaptation. In comparison to AdaptLLM, our method achieves an improvement exceeding 5% in domain-specific tasks. Our code will available at https://github.com/microsoft/LMOps.