Monotonic Paraphrasing Improves Generalization of Language Model Prompting

📄 arXiv: 2403.16038v3 📥 PDF

作者: Qin Liu, Fei Wang, Nan Xu, Tianyi Yan, Tao Meng, Muhao Chen

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-24 (更新: 2024-11-03)

备注: EMNLP 2024 Camera Ready

💡 一句话要点

提出单调释义以提升语言模型提示的泛化能力

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

关键词: 语言模型 提示优化 单调释义 自然语言处理 泛化能力 困惑度 零-shot学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在提示选择上面临困惑度高的问题，导致模型性能不稳定。
  2. 本文提出单调释义（MonoPara），通过释义生成低困惑度提示，保持语义一致性。
  3. MonoPara在多项任务上显著提升了零-shot提示的性能，且无需额外训练。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的性能可能因不同的提示或指令而异，尤其是在相同任务下。模型对提示的熟悉度通常通过困惑度来估计，但找到困惑度最低的提示非常具有挑战性。本文提出了单调释义（MonoPara），一种端到端解码策略，通过对给定提示进行释义，生成低困惑度的替代提示。该方法结合了用于提示重写的释义语言模型和执行提示的目标语言模型，确保生成的提示在语义上不变且困惑度逐渐降低。MonoPara不需要任何训练，能够有效提升零-shot提示的性能，并在多项任务上验证了其对模型泛化能力的改善。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在不同提示下性能波动的问题，现有方法难以找到困惑度最低的提示，导致模型在相同任务下表现不一致。

核心思路：提出单调释义（MonoPara），通过对原始提示进行释义，生成低困惑度的替代提示，确保语义不变且困惑度逐渐降低。

技术框架：MonoPara的整体架构包括两个主要模块：释义语言模型（用于提示重写）和目标语言模型（用于执行提示），通过集成解码过程实现高效释义。

关键创新：MonoPara的主要创新在于其无需训练的特性，能够在保持语义一致的前提下，单调降低释义提示的困惑度，这与现有方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，采用了贪婪解码和基于搜索的解码两种方案，确保生成的提示在困惑度上逐步降低，同时保持原始提示的语义完整性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MonoPara在多项任务上显著提升了零-shot提示的性能，相较于基线方法，困惑度降低了X%，模型的泛化能力也得到了有效改善，尤其是在处理扰动和未见任务指令时表现突出。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的任务提示优化、对话系统的提示生成以及教育领域的智能辅导系统。MonoPara的有效性为提升语言模型在多样化任务中的表现提供了新的思路，未来可能在实际应用中带来显著的性能提升。

📄 摘要（原文）

Performance of large language models (LLMs) may vary with different prompts or instructions of even the same task. One commonly recognized factor for this phenomenon is the model's familiarity with the given prompt or instruction, which is typically estimated by its perplexity. However, finding the prompt with the lowest perplexity is challenging, given the enormous space of possible prompting phrases. In this paper, we propose monotonic paraphrasing (MonoPara), an end-to-end decoding strategy that paraphrases given prompts or instructions into their lower perplexity counterparts based on an ensemble of a paraphrase LM for prompt (or instruction) rewriting, and a target LM (i.e. the prompt or instruction executor) that constrains the generation for lower perplexity. The ensemble decoding process can efficiently paraphrase the original prompt without altering its semantic meaning, while monotonically decreasing the perplexity of each generation as calculated by the target LM. We explore in detail both greedy and search-based decoding as two alternative decoding schemes of MonoPara. Notably, MonoPara does not require any training and can monotonically lower the perplexity of the paraphrased prompt or instruction, leading to improved performance of zero-shot LM prompting as evaluated on a wide selection of tasks. In addition, MonoPara is also shown to effectively improve LMs' generalization on perturbed and unseen task instructions.