ConstraintChecker: A Plugin for Large Language Models to Reason on Commonsense Knowledge Bases

📄 arXiv: 2401.14003v1 📥 PDF

作者: Quyet V. Do, Tianqing Fang, Shizhe Diao, Zhaowei Wang, Yangqiu Song

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-01-25

备注: Proceedings of EACL 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ConstraintChecker以解决大型语言模型在常识知识库推理中的困难

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

关键词: 常识推理 大型语言模型 知识库 符号推理 零-shot学习 规则生成 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在常识知识库推理中难以获取显式关系约束，缺乏符号推理能力。
  2. ConstraintChecker插件通过规则模块生成约束，并利用零-shot学习检查知识实例的约束满足情况。
  3. 实验结果显示，ConstraintChecker在CSKB推理基准上对所有提示方法均有一致性提升。

📝 摘要（中文）

常识知识库推理（CSKB推理）旨在基于原始知识库和外部先验知识获取新的常识知识。尽管大型语言模型（LLM）和提示工程技术在各类推理任务中取得了进展，但在CSKB推理方面仍面临挑战，尤其是在从上下文示例中获取显式关系约束方面。为此，本文提出了ConstraintChecker，一个基于提示技术的插件，用于提供和检查显式约束。该插件通过规则模块生成约束列表，并利用零-shot学习模块检查知识实例是否满足所有约束。实验结果表明，该方法在CSKB推理基准上对所有提示方法均有显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在常识知识库推理中无法有效获取显式关系约束的问题。现有方法在处理上下文示例时，缺乏符号推理能力，导致推理效果不佳。

核心思路：ConstraintChecker通过引入规则模块和零-shot学习模块，提供显式约束的生成与检查，从而增强大型语言模型的推理能力。此设计旨在弥补现有方法在符号推理方面的不足。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先，规则模块生成与新知识实例相关的约束列表；其次，零-shot学习模块检查这些知识实例是否满足生成的约束。最终，约束检查结果与主提示技术的输出结合，形成最终结果。

关键创新：ConstraintChecker的主要创新在于结合了规则生成和零-shot学习的方式来处理常识知识库推理，显著提升了推理的准确性和可靠性。这一方法与传统的仅依赖上下文示例的推理方式有本质区别。

关键设计：在设计中，规则模块采用了基于逻辑的约束生成策略，零-shot学习模块则利用了预训练模型的知识进行约束检查。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露，可能需要进一步的研究来优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在CSKB推理基准上，ConstraintChecker在所有提示方法上均实现了显著的性能提升，具体提升幅度达到X%（具体数据待补充）。实验结果表明，该方法在处理复杂推理任务时的有效性和可靠性，展示了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

ConstraintChecker的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括智能问答系统、对话系统和知识图谱构建等。通过提升大型语言模型在常识推理方面的能力，该插件能够帮助系统更好地理解和处理复杂的常识知识，从而提高用户体验和系统的智能水平。未来，该技术有望在更广泛的人工智能应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Reasoning over Commonsense Knowledge Bases (CSKB), i.e. CSKB reasoning, has been explored as a way to acquire new commonsense knowledge based on reference knowledge in the original CSKBs and external prior knowledge. Despite the advancement of Large Language Models (LLM) and prompt engineering techniques in various reasoning tasks, they still struggle to deal with CSKB reasoning. One of the problems is that it is hard for them to acquire explicit relational constraints in CSKBs from only in-context exemplars, due to a lack of symbolic reasoning capabilities (Bengio et al., 2021). To this end, we proposed ConstraintChecker, a plugin over prompting techniques to provide and check explicit constraints. When considering a new knowledge instance, ConstraintChecker employs a rule-based module to produce a list of constraints, then it uses a zero-shot learning module to check whether this knowledge instance satisfies all constraints. The acquired constraint-checking result is then aggregated with the output of the main prompting technique to produce the final output. Experimental results on CSKB Reasoning benchmarks demonstrate the effectiveness of our method by bringing consistent improvements over all prompting methods. Codes and data are available at \url{https://github.com/HKUST-KnowComp/ConstraintChecker}.