Structured Chain-of-Thought Prompting for Few-Shot Generation of Content-Grounded QA Conversations
作者: Md Arafat Sultan, Jatin Ganhotra, Ramón Fernandez Astudillo
分类: cs.CL
发布日期: 2024-02-19 (更新: 2024-02-20)
💡 一句话要点
提出结构化思维提示方法以提升内容基础的问答对话生成
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 问答系统 对话生成 结构化提示 多轮对话 大型语言模型 内容基础 幻觉现象 状态机
📋 核心要点
- 现有的问答对话生成方法在内容基础的忠实度和多轮对话的连贯性方面存在不足，容易产生幻觉现象。
- 论文提出的结构化思维提示方法通过将任务分解为多个状态，优化了内容读取和发言生成的过程，提升了生成质量。
- 实验结果显示，SCoT方法在幻觉减轻和对话生成的准确性上均有显著提升，尤其是在使用合成数据训练时表现突出。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种结构化思维提示（SCoT）方法，用于利用预训练的大型语言模型生成基于内容的多轮问答对话。该方法通过将复杂任务分解为状态机中的多个状态，使得与各个子任务相关的操作（如内容阅读和发言生成）能够在各自的专用状态中执行。每个状态利用独特的资源，包括提示和（可选的）额外工具，以增强生成过程。实验结果表明，SCoT提示在减少幻觉现象方面显著提高了对基础文档的忠实度，提升幅度可达16.8%。当作为训练数据使用时，仅用6个基于维基百科的种子示例合成的开放域对话能够训练出强大的对话问答代理，在域外评估中，生成示例的引入使得性能提升可达13.9%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决内容基础的多轮问答对话生成中的幻觉现象和忠实度不足的问题。现有方法在处理复杂对话时，往往无法有效管理信息流，导致生成内容与基础文档不一致。
核心思路：论文提出的结构化思维提示（SCoT）方法通过将复杂任务分解为多个状态，使得每个状态专注于特定的子任务，如内容读取和发言生成，从而提高生成的准确性和连贯性。
技术框架：整体架构包括一个状态机，每个状态对应一个特定的子任务。每个状态使用独特的提示和工具，确保生成过程的高效性和准确性。状态之间的切换通过特定的触发条件进行管理，确保信息流的顺畅。
关键创新：最重要的创新在于引入了状态机的概念，使得复杂任务的管理变得更加系统化和模块化。这种设计与现有方法的主要区别在于其对任务的结构化处理，显著提高了生成内容的质量。
关键设计：在参数设置上，SCoT方法使用了特定的提示模板和工具，以增强每个状态的功能。此外，损失函数的设计也考虑了对基础文档的忠实度，确保生成内容与输入信息的一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用SCoT提示方法后，代理对基础文档的忠实度提升了16.8%。在训练过程中，仅使用6个维基百科示例合成的开放域对话，能够训练出强大的对话问答代理。在域外评估中，生成示例的引入使得性能提升可达13.9%。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能客服、教育辅导和社交机器人等场景。通过提高对话生成的准确性和连贯性，SCoT方法能够显著提升用户体验，推动人机交互的自然化和智能化。未来，该方法还可能扩展到其他生成任务，如文本摘要和内容创作等。
📄 摘要（原文）
We introduce a structured chain-of-thought (SCoT) prompting approach to generating content-grounded multi-turn question-answer conversations using a pre-trained large language model (LLM). At the core of our proposal is a structured breakdown of the complex task into a number of states in a state machine, so that actions corresponding to various subtasks, e.g., content reading and utterance generation, can be executed in their own dedicated states. Each state leverages a unique set of resources including prompts and (optionally) additional tools to augment the generation process. Our experimental results show that SCoT prompting with designated states for hallucination mitigation increases agent faithfulness to grounding documents by up to 16.8%. When used as training data, our open-domain conversations synthesized from only 6 Wikipedia-based seed demonstrations train strong conversational QA agents; in out-of-domain evaluation, for example, we observe improvements of up to 13.9% over target domain gold data when the latter is augmented with our generated examples.