Loose LIPS Sink Ships: Asking Questions in Battleship with Language-Informed Program Sampling

📄 arXiv: 2402.19471v2 📥 PDF

作者: Gabriel Grand, Valerio Pepe, Jacob Andreas, Joshua B. Tenenbaum

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-29 (更新: 2024-05-01)

备注: Accepted to CogSci 2024

💡 一句话要点

提出语言引导程序采样模型以优化战舰游戏中的提问策略

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

关键词: 提问策略 语言模型 贝叶斯推理 战舰游戏 信息增益 蒙特卡洛优化 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法在战舰游戏中难以有效结合棋盘状态与提问，导致信息增益不足。
  2. 方法要点：提出语言引导程序采样（LIPS）模型，通过LLMs生成问题并评估其信息增益。
  3. 实验或效果：在有限资源下，LIPS模型生成的问题与人类表现相似，而LLM基线模型表现不佳。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了在经典的战舰游戏中，如何在有限的认知资源下，通过提问来有效导航假设空间。我们提出的语言引导程序采样（LIPS）模型利用大型语言模型（LLMs）生成自然语言问题，并将其转换为符号程序以评估预期的信息增益。结果表明，在相对有限的资源预算下，该简单的蒙特卡洛优化策略能够生成与人类表现相似的信息性问题，而仅依赖LLM的基线模型在将问题与棋盘状态结合时表现不佳。我们的研究展示了贝叶斯提问模型如何利用语言统计来捕捉人类的先验知识，同时也揭示了纯LLM作为基础推理工具的一些不足之处。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决在战舰游戏中如何有效提问以获得最大信息增益的问题。现有方法往往无法将提问与棋盘状态有效结合，导致信息获取效率低下。

核心思路：我们提出的LIPS模型通过利用大型语言模型生成自然语言问题，并将其转换为符号程序，从而评估每个问题的预期信息增益。这种方法结合了语言模型的强大生成能力与贝叶斯推理的有效性。

技术框架：LIPS模型的整体架构包括三个主要模块：首先，使用LLMs生成自然语言问题；其次，将这些问题翻译为符号程序；最后，评估每个问题的预期信息增益，以选择最优问题。

关键创新：LIPS模型的创新在于将语言模型与贝叶斯推理相结合，利用语言的统计特性来捕捉人类的提问先验。这与传统的仅依赖LLM的模型形成鲜明对比，后者在信息获取方面存在明显不足。

关键设计：在模型设计中，我们设置了特定的参数以优化问题生成过程，并采用了蒙特卡洛优化策略来评估信息增益。此外，模型的损失函数设计旨在最大化信息增益，确保生成的问题具有高效性和针对性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LIPS模型在有限资源下生成的问题与人类表现相似，显著优于仅依赖LLM的基线模型。具体而言，LIPS模型在多种战舰棋盘场景中表现出较高的信息增益，而GPT-4V等模型未能实现显著提升，验证了LIPS模型的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、游戏设计和人机交互等。通过优化提问策略，能够提升学习效果和游戏体验，未来可能在智能助手和教育工具中发挥重要作用，帮助用户更有效地获取信息。

📄 摘要（原文）

Questions combine our mastery of language with our remarkable facility for reasoning about uncertainty. How do people navigate vast hypothesis spaces to pose informative questions given limited cognitive resources? We study these tradeoffs in a classic grounded question-asking task based on the board game Battleship. Our language-informed program sampling (LIPS) model uses large language models (LLMs) to generate natural language questions, translate them into symbolic programs, and evaluate their expected information gain. We find that with a surprisingly modest resource budget, this simple Monte Carlo optimization strategy yields informative questions that mirror human performance across varied Battleship board scenarios. In contrast, LLM-only baselines struggle to ground questions in the board state; notably, GPT-4V provides no improvement over non-visual baselines. Our results illustrate how Bayesian models of question-asking can leverage the statistics of language to capture human priors, while highlighting some shortcomings of pure LLMs as grounded reasoners.