ItD: Large Language Models Can Teach Themselves Induction through Deduction

📄 arXiv: 2403.05789v1 📥 PDF

作者: Wangtao Sun, Haotian Xu, Xuanqing Yu, Pei Chen, Shizhu He, Jun Zhao, Kang Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-09

💡 一句话要点

提出ItD框架以提升大语言模型的归纳能力

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

关键词: 大语言模型 归纳能力 演绎学习 自然语言处理 朴素贝叶斯 数据生成 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在归纳能力上存在局限，传统的后处理方法未能有效提升其性能。
  2. 本文提出的ItD框架通过演绎生成归纳数据，优化LLMs的微调和解码过程。
  3. 实验结果表明，ItD在两个归纳基准上分别实现了36%和10%的性能提升，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

尽管大语言模型（LLMs）在自然语言处理任务中表现出色，但其归纳能力仍然有限。现有方法主要依赖“后处理”范式来改善LLMs的归纳性能，但效果受限于LLMs的固有能力。本文提出了一种新颖的框架——通过演绎实现归纳（ItD），使LLMs能够通过演绎自我教授归纳。ItD框架由两个主要组件组成：演绎数据生成模块和朴素贝叶斯归纳模块。实验证明，ItD在两个归纳基准上相较于现有最优方法分别提升了36%和10%的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在归纳任务中的能力不足，现有方法的后处理策略无法根本改善其归纳性能。

核心思路：ItD框架通过演绎过程生成归纳数据，使得LLMs能够自我学习归纳能力，从而提升其在归纳任务中的表现。

技术框架：ItD框架主要由两个模块组成：演绎数据生成模块负责生成用于归纳的数据，朴素贝叶斯归纳模块则用于优化LLMs的微调和解码过程。

关键创新：ItD框架的创新在于通过演绎生成归纳数据的方式，使LLMs能够自我提升归纳能力，这与传统的后处理方法有本质区别。

关键设计：在设计上，演绎数据生成模块采用了特定的算法来生成高质量的归纳数据，而朴素贝叶斯归纳模块则通过优化损失函数和网络结构来提升模型的学习效果。具体的参数设置和网络架构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，ItD框架在两个归纳基准上分别实现了36%和10%的性能提升，显著超越了现有的最优方法。这一成果验证了ItD框架的有效性和广泛适用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、自动文本生成和信息检索等。通过提升大语言模型的归纳能力，ItD框架能够在更复杂的自然语言理解任务中发挥重要作用，推动相关技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

Although Large Language Models (LLMs) are showing impressive performance on a wide range of Natural Language Processing tasks, researchers have found that they still have limited ability to conduct induction. Recent works mainly adopt ``post processes'' paradigms to improve the performance of LLMs on induction (e.g., the hypothesis search & refinement methods), but their performance is still constrained by the inherent inductive capability of the LLMs. In this paper, we propose a novel framework, Induction through Deduction (ItD), to enable the LLMs to teach themselves induction through deduction. The ItD framework is composed of two main components: a Deductive Data Generation module to generate induction data and a Naive Bayesian Induction module to optimize the fine-tuning and decoding of LLMs. Our empirical results showcase the effectiveness of ItD on two induction benchmarks, achieving relative performance improvement of 36% and 10% compared with previous state-of-the-art, respectively. Our ablation study verifies the effectiveness of two key modules of ItD. We also verify the effectiveness of ItD across different LLMs and deductors. The data and code of this paper can be found at https://anonymous.4open.science/r/ItD-E844.