Learning to Reduce: Optimal Representations of Structured Data in Prompting Large Language Models

📄 arXiv: 2402.14195v1 📥 PDF

作者: Younghun Lee, Sungchul Kim, Tong Yu, Ryan A. Rossi, Xiang Chen

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-22

备注: 5 pages

💡 一句话要点

提出学习减少框架以优化结构化数据在大语言模型中的表示

🎯 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: 大语言模型 结构化数据 强化学习 上下文简化 推理性能 知识图谱 信息检索

📋 核心要点

  1. 现有方法在将结构化数据融入大语言模型提示时面临困难，尤其是在处理长文本和选择相关证据方面。
  2. 本文提出的学习减少框架通过强化学习微调语言模型，生成输入上下文的简化版本，以提高推理性能。
  3. 实验结果显示，该模型在选择相关证据的准确性上与固定LLM相当，并在不同数据集上展现出良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）作为通用人工智能代理在许多下游任务中表现出色，但现有研究表明，LLMs在将结构化数据（如知识图谱、表格、数据库）融入提示时面临挑战。本文提出了一种名为学习减少的框架，该框架通过强化学习微调语言模型，以生成输入上下文的简化版本。实验结果表明，该模型在选择相关证据方面与固定LLM的推理性能相当，并在不同数据集上展现出良好的泛化能力，尤其在上下文较长时显著提升LLM的下游任务表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在处理结构化数据时的困难，尤其是如何有效整合长文本和选择相关信息的问题。现有方法往往需要理解冗长的文本或在推理前选择最相关的证据，这两者都存在挑战。

核心思路：论文提出的学习减少框架通过强化学习的方式，微调语言模型，使其能够生成输入上下文的简化版本，从而提高推理的效率和准确性。该设计旨在减少模型处理信息的复杂性，提升其在长上下文中的表现。

技术框架：整体架构包括输入上下文、任务描述和生成的简化版本。模型通过On-Policy强化学习进行训练，优化生成的简化上下文，以提高后续推理的准确性。

关键创新：该研究的主要创新在于引入了强化学习机制来优化上下文简化过程，与传统的直接输入-输出方法相比，能够更有效地处理长文本并选择相关信息。

关键设计：模型的训练采用特定的损失函数来评估生成上下文的质量，并通过多轮迭代优化参数设置，以确保生成的简化版本在保留关键信息的同时，减少冗余内容。具体的网络结构和参数设置在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，学习减少框架在选择相关证据的准确性上与固定大语言模型相当，并在多个数据集上展现出良好的泛化能力。尤其在处理长上下文时，模型的推理性能显著提升，展示了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、信息检索和智能问答系统等。通过优化大语言模型对结构化数据的处理能力，可以显著提升这些系统在复杂任务中的表现，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have been widely used as general-purpose AI agents showing comparable performance on many downstream tasks. However, existing work shows that it is challenging for LLMs to integrate structured data (e.g. KG, tables, DBs) into their prompts; LLMs need to either understand long text data or select the most relevant evidence prior to inference, and both approaches are not trivial. In this paper, we propose a framework, Learning to Reduce, that fine-tunes a language model to generate a reduced version of an input context, given a task description and context input. The model learns to reduce the input context using On-Policy Reinforcement Learning and aims to improve the reasoning performance of a fixed LLM. Experimental results illustrate that our model not only achieves comparable accuracies in selecting the relevant evidence from an input context, but also shows generalizability on different datasets. We further show that our model helps improve the LLM's performance on downstream tasks especially when the context is long.