정보 추출을 위한 대규모 언어 모델 KnowCoder: 구조화된 지식을 코드로 표현하여 범용 정보 추출 수행

핵심 개념

KnowCoder는 코드 생성을 통해 범용 정보 추출(UIE)을 수행하는 대규모 언어 모델이다. KnowCoder는 언어 모델이 쉽게 이해할 수 있는 통일된 스키마 표현 방식과 언어 모델이 스키마를 따르도록 하는 효과적인 학습 프레임워크를 개발하는 것을 목표로 한다.

초록

이 논문에서는 KnowCoder라는 대규모 언어 모델을 제안한다. KnowCoder는 코드 생성을 통해 범용 정보 추출(UIE)을 수행한다.

첫째, KnowCoder는 코드 스타일의 스키마 표현 방법을 도입하여 다양한 스키마를 Python 클래스로 통일적으로 변환한다. 이를 통해 UIE 작업에서의 개념 간 관계와 제약 사항 등을 언어 모델이 이해하기 쉬운 방식으로 포착할 수 있다. 또한 30,000개 이상의 지식 유형을 포함하는 대규모 코드 스타일 스키마 라이브러리를 구축하였다.

둘째, KnowCoder는 두 단계의 학습 프레임워크를 제안한다. 먼저 코드 사전 학습을 통해 스키마 이해 능력을 향상시키고, 이후 지침 미세 조정을 통해 특정 스키마를 따르는 능력을 향상시킨다. 이를 통해 KnowCoder는 다양한 IE 작업에서 뛰어난 성능을 보인다.

실험 결과, KnowCoder는 제로 샷 및 저 자원 설정에서 기존 최신 모델 대비 각각 12.5%, 21.9%의 성능 향상을 달성했다. 또한 다양한 사람 주석 데이터셋을 활용하여 추가 학습한 결과, 관계 추출 작업에서 최대 7.5%의 성능 향상을 보였다.

통계

대규모 언어 모델 KnowCoder는 30,000개 이상의 지식 유형을 포함하는 코드 스타일 스키마 라이브러리를 구축하였다.
KnowCoder는 약 15,628,486개의 합성 문장으로 구성된 KELM 코퍼스를 활용하여 코드 사전 학습을 수행하였다.
KnowCoder는 약 1.5B개의 자동 주석 데이터를 활용하여 지침 미세 조정을 수행하였다.

인용구

"KnowCoder는 코드 생성을 통해 범용 정보 추출(UIE)을 수행하는 대규모 언어 모델이다."
"KnowCoder는 코드 스타일의 스키마 표현 방법을 도입하여 다양한 스키마를 Python 클래스로 통일적으로 변환한다."
"KnowCoder는 두 단계의 학습 프레임워크를 제안한다. 먼저 코드 사전 학습을 통해 스키마 이해 능력을 향상시키고, 이후 지침 미세 조정을 통해 특정 스키마를 따르는 능력을 향상시킨다."

핵심 통찰 요약

KnowCoder

by Zixuan Li,Yu... 게시일 arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07969.pdf

더 깊은 질문

KnowCoder의 코드 스타일 스키마 표현 방식이 기존 방식과 비교하여 어떤 장점이 있는지 더 자세히 설명해 주세요. KnowCoder의 두 단계 학습 프레임워크에서 코드 사전 학습과 지침 미세 조정 단계가 각각 어떤 역할을 하는지 구체적으로 설명해 주세요. KnowCoder의 성능 향상이 주로 어떤 요인들에 기인하는지 분석해 주세요. 향후 KnowCoder의 성능을 더 높이기 위해서는 어떤 방향으로 연구를 진행해야 할까요

KnowCoder의 코드 스타일 스키마 표현 방식은 기존 방식과 비교하여 몇 가지 장점을 가지고 있습니다. 첫째, 코드 스타일 스키마는 다양한 스키마를 Python 클래스로 통일하여 표현함으로써 UIE 작업을 코드 생성 프로세스로 변환할 수 있습니다. 이는 모델이 스키마를 이해하고 구조화된 지식을 추출하는 데 도움이 됩니다. 둘째, 코드 스타일 스키마는 다양한 유형의 지식을 Python 클래스로 일반적으로 정의하기 때문에 다른 스키마 간의 변환을 용이하게 합니다. 이는 모델이 다양한 유형의 지식을 추출하는 데 도움이 됩니다. 마지막으로, 코드 스타일 스키마는 세부 사항을 명확하게 정의하고 모델이 스키마를 이해하고 따르도록 장려하는 효과적인 학습 프레임워크를 제공합니다.

KnowCoder의 두 단계 학습 프레임워크에서 코드 사전 학습 단계는 모델이 스키마를 이해하고 다양한 개념을 학습하는 데 도움을 줍니다. 이 단계에서 모델은 각 개념의 정의 및 인스턴스 코드를 통해 학습하고 일반화 능력을 향상시킵니다. 반면, 지침 미세 조정 단계는 모델이 특정 스키마를 따르고 구조화된 지식을 추출하는 능력을 향상시킵니다. 이 단계에서 모델은 지시 코드를 입력으로 받아들이고 해당 지시에 따라 출력을 생성합니다. 이를 통해 모델은 실제 IE 작업을 수행하고 지시에 따라 구조화된 지식을 추출할 수 있습니다.

KnowCoder의 성능 향상은 주로 두 가지 요인에 기인합니다. 첫째, 코드 스타일 스키마 표현 방식은 모델이 다양한 스키마를 이해하고 추출하는 데 도움이 됩니다. 이는 모델이 다양한 유형의 지식을 효과적으로 추출할 수 있도록 합니다. 둘째, 두 단계 학습 프레임워크는 모델이 스키마를 이해하고 따르는 능력을 향상시킵니다. 이를 통해 모델은 다양한 IE 작업에서 우수한 성능을 발휘할 수 있습니다. 향후 KnowCoder의 성능을 더 높이기 위해서는 더 많은 다양한 스키마와 데이터를 활용하여 모델을 더욱 향상시키는 것이 중요합니다. 또한 모델의 학습 프로세스와 성능 평가 방법을 계속 개선하고 최신 기술과 접근 방식을 적용하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.