StructLM: Building Generalist Models for Structured Knowledge Grounding

核心概念

LLMs struggle with structured data tasks, but StructLM outperforms task-specific models and achieves new SoTA on 7 SKG tasks.

要約

Structured data sources are essential, but LLMs struggle with interpreting them. StructLM surpasses task-specific models on 14/18 datasets and sets new SoTA on 7 SKG tasks. The model shows exceptional generalization across novel SKG tasks. Despite size differences, StructLM-34B only slightly improves over StructLM-7B. Users traditionally interact with structured data through programming languages like SQL, but recent research explores automating this interface using natural language. Previous work focused on task-specific models, lacking generalization ability. StructGPT uses prompting frameworks to solve tasks robustly. Instruction-tuning enhances LLM performance by aligning them more closely with user expectations.

統計

ChatGPT lags behind SoTA model by an average of 35% in processing structured data.
StructLM series surpasses task-specific models on 14 out of 18 evaluated datasets.
Scaling model size offers marginal benefits, with StructLM-34B showing slight improvements over StructLM-7B.

引用

"Despite the demonstrated capabilities of large language models (LLMs) on plain text, their proficiency in interpreting and utilizing structured data remains limited."
"Our investigation reveals a notable deficiency in LLMs’ ability to process structured data."
"Contrary to expectations, we observe that scaling model size offers marginal benefits."

抽出されたキーインサイト

StructLM

by Alex Zhuang,... 場所 arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.16671.pdf

深掘り質問

質問1

構造化知識のグラウンディングにおける性能天井はどのようにして解決できますか？
構造化知識のグラウンディングにおいて性能天井を克服するために、以下のアプローチが考えられます。

さらなる多様性の導入: 現在の学術的なデータセットは多岐にわたっていますが、それぞれ特定の目的で設計されています。より幅広い形式規則や提示方法を持つ大規模なデータセットを用意し、モデルがトレーニング中に特定のタスクフォーマットへ過度に適応することを軽減します。

柔軟な制約付き評価手法: ゼロまたは少数ショット設定では、自己回帰型トランスフォーマーがあるルールや文法に従う生成を正確にコントロールすることは非常に難しい場合があります。言語モデル評価方法へより柔軟な制約付き手法を導入することで、モデル能力を明らかにする可能性があります。

質問2

観察されたモデルサイズ拡張から見られる重要改善点不足の影響は何ですか？
モデルサイズ拡張から見られる重要改善点不足は以下の影響をもたらします。

限界効果: モデルサイズ拡張では限界効果しか得られておらず、追加パラメータ量から期待される大幅なパフォーマンス向上が見込まれていました。この結果から、「構造化知識グラウンド」タスク領域では現時点で最適解近くまで到達している可能性が示唆されます。

未使用容量: 模索すべき余剰容量：これは、より効果的なトレーニング方法（例：指示チューニング）等他方面でもっと有益利用可能だろう未使用容量存在していそうです。

質問3

将来研究ではオープン基礎モデルをさらなる構造化データ形式上事前学習探求する方法
将来研究では次々提案：

異種データ形式：表記・提示方式変更: 既存作業(例: コードまた数学)同じく新し種類デージタ形式事前学研究実施.

SKGキャリア成長：SKG分野発展促進: SKG分野内部敬称技術革新推進.