Leveraging Large Language Models for Structure Learning in Prompted Weak Supervision

📄 arXiv: 2402.01867v1 📥 PDF

作者: Jinyan Su, Peilin Yu, Jieyu Zhang, Stephen H. Bach

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2024-02-02

备注: Accepted to IEEE International Conference on Big Data 2023

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出结构优化模块以解决弱监督学习中的依赖结构问题

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

关键词: 弱监督学习 大型语言模型 结构优化 标签函数 统计依赖 自然语言处理 数据标注

📋 核心要点

  1. 现有的弱监督学习方法在学习监督源之间的统计依赖结构时面临挑战，尤其是如何有效利用大型语言模型的潜力。
  2. 本研究提出了一种结构优化模块，通过分析标签函数之间的相似性，识别和去除冗余的标签函数，从而提升弱监督学习的效果。
  3. 实验结果显示，结构优化模块在多个基准任务上提升了最多12.7个百分点，验证了其有效性和优越性。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种基于大型语言模型（LLMs）的提示弱监督（PromptedWS）方法，旨在通过学习监督源之间的统计依赖结构来优化标签函数（LFs）。我们引入了结构优化模块，该模块利用提示之间的相似性来识别和消除冗余的标签函数。核心技术包括标签函数移除（LaRe）和相关结构生成（CosGen），与以往方法相比，我们的方法更关注标签函数的内在依赖关系，而非数据本身。实验结果表明，该模块在基准任务上提升了最多12.7个百分点，并通过全面的消融实验分析了效率与性能之间的权衡。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决弱监督学习中标签函数（LFs）之间的统计依赖结构学习问题。现有方法往往依赖于弱标签，难以捕捉标签函数的内在关系，导致性能不佳。

核心思路：我们提出的结构优化模块通过询问大型语言模型（LLMs）标签函数之间的相似性，来识别和去除冗余标签函数，从而优化学习过程。该方法利用嵌入空间中的内在结构，提升了标签函数的有效性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：标签函数移除（LaRe）和相关结构生成（CosGen）。LaRe负责识别冗余标签函数，而CosGen则生成标签函数之间的相关结构，二者共同优化弱监督学习的效果。

关键创新：本研究的核心创新在于通过大型语言模型直接学习标签函数之间的相似性，从而找到内在的依赖关系，而非依赖于数据本身的弱标签。这一方法显著提高了弱监督学习的准确性。

关键设计：在设计上，我们关注于如何有效地利用LLMs的嵌入空间，设置了合理的相似性度量标准，并在实验中通过消融实验验证了不同参数设置对性能的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，结构优化模块在多个基准任务上提升了最多12.7个百分点，相较于以往方法，展现出更强的依赖结构学习能力。通过全面的消融实验，我们还分析了效率与性能之间的权衡，验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、图像标注和其他需要大规模标注数据的任务。通过优化弱监督学习过程，可以在数据稀缺的情况下，快速构建高质量的标注数据集，提升模型的学习效果和泛化能力。未来，该方法有望在更多领域推广应用，推动弱监督学习的发展。

📄 摘要（原文）

Prompted weak supervision (PromptedWS) applies pre-trained large language models (LLMs) as the basis for labeling functions (LFs) in a weak supervision framework to obtain large labeled datasets. We further extend the use of LLMs in the loop to address one of the key challenges in weak supervision: learning the statistical dependency structure among supervision sources. In this work, we ask the LLM how similar are these prompted LFs. We propose a Structure Refining Module, a simple yet effective first approach based on the similarities of the prompts by taking advantage of the intrinsic structure in the embedding space. At the core of Structure Refining Module are Labeling Function Removal (LaRe) and Correlation Structure Generation (CosGen). Compared to previous methods that learn the dependencies from weak labels, our method finds the dependencies which are intrinsic to the LFs and less dependent on the data. We show that our Structure Refining Module improves the PromptedWS pipeline by up to 12.7 points on the benchmark tasks. We also explore the trade-offs between efficiency and performance with comprehensive ablation experiments and analysis. Code for this project can be found in https://github.com/BatsResearch/su-bigdata23-code.