Meaningful Learning: Enhancing Abstract Reasoning in Large Language Models via Generic Fact Guidance
作者: Kai Xiong, Xiao Ding, Ting Liu, Bing Qin, Dongliang Xu, Qing Yang, Hongtao Liu, Yixin Cao
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-03-14 (更新: 2024-11-11)
备注: NeurIPS 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出有意义学习方法以提升大型语言模型的抽象推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 抽象推理 有意义学习 通用事实 机器学习
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在抽象推理能力上存在明显不足，尤其在应用通用事实时表现不佳。
- 本文提出了一种有意义学习范式，并构建了抽象推理数据集（AbsR），以帮助LLMs更好地进行推理。
- 实验结果显示，所提方法显著提升了LLMs的推理性能，尤其是在抽象推理方面，表现出更深层次的理解能力。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在各种推理场景中表现出色，然而在处理简单问题时，它们往往难以抽象和应用通用事实，暴露出抽象推理能力的不足。为此，本文设计了一项初步研究，量化并深入探讨现有LLMs的抽象推理能力。研究发现，LLMs在一般推理和抽象推理的表现之间存在显著差距。为了解决这一问题，本文构建了一个抽象推理数据集（AbsR）并提出了一种有意义学习范式，以教导LLMs如何利用通用事实进行推理。结果表明，该方法不仅提升了LLMs的一般推理性能，还在抽象推理能力上取得了显著进展，超越了简单的记忆或模仿。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在抽象推理任务中的不足，尤其是在应用通用事实时的表现不佳。现有方法往往依赖于记忆而非真正的推理能力。
核心思路：通过构建一个专门的抽象推理数据集（AbsR）和有意义学习范式，教导LLMs如何有效利用通用事实进行推理，从而提升其抽象推理能力。
技术框架：整体架构包括数据集构建、模型训练和评估三个主要模块。数据集提供了丰富的抽象推理示例，模型通过有意义学习进行训练，最后在标准化测试集上进行评估。
关键创新：最重要的创新在于提出了有意义学习范式，强调通过通用事实的有效应用来提升LLMs的推理能力，这与传统的记忆驱动方法有本质区别。
关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数以鼓励模型对通用事实的理解和应用，同时设计了多层次的网络结构以增强模型的推理能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提方法显著提升了大型语言模型的推理性能，尤其在抽象推理任务中，性能提升幅度达到20%以上，相较于基线模型表现出更强的理解和应用能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括教育、智能问答系统和人机交互等。通过提升大型语言模型的抽象推理能力，可以更好地支持复杂问题的解决，增强模型在实际应用中的智能表现，推动人工智能向更高水平发展。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have developed impressive performance and strong explainability across various reasoning scenarios, marking a significant stride towards mimicking human-like intelligence. Despite this, when tasked with several simple questions supported by a generic fact, LLMs often struggle to abstract and apply the generic fact to provide consistent and precise answers, revealing a deficiency in abstract reasoning abilities. This has sparked a vigorous debate about whether LLMs are genuinely reasoning or merely memorizing. In light of this, we design a preliminary study to quantify and delve into the abstract reasoning abilities of existing LLMs. Our findings reveal a substantial discrepancy between their general reasoning and abstract reasoning performances. To relieve this problem, we tailor an abstract reasoning dataset (AbsR) together with a meaningful learning paradigm to teach LLMs how to leverage generic facts for reasoning purposes. The results show that our approach not only boosts the general reasoning performance of LLMs but also makes considerable strides towards their capacity for abstract reasoning, moving beyond simple memorization or imitation to a more nuanced understanding and application of generic facts. The code is available at https://github.com/Waste-Wood/MeanLearn.