透過結構化提升大型語言模型的認知能力

核心概念

本文提出了一種名為「結構化」的新方法，透過將純文字轉換成結構化的知識樹，來提升大型語言模型處理複雜長篇文本的認知能力，並透過實驗證明了該方法在多種自然語言處理任務上的有效性。

摘要

書目資訊

Liu, K., Fu, Z., Chen, C., Zhang, W., Jiang, R., Zhou, F., Chen, Y., Wu, Y., & Ye, J. (2024). Enhancing LLM's Cognition via Structurization. Advances in Neural Information Processing Systems, 38.

研究目標

本研究旨在探討如何透過結構化輸入文本，來提升大型語言模型（LLM）處理長篇且複雜文本的認知能力。

方法

研究人員提出了一種名為「結構化」的方法，將原本無序的文本句子，轉換成具有層次結構的元素，包含三個層級：範圍（Scope）、面向（Aspect）和描述（Description）。研究人員首先使用商業大型語言模型（如GPT-3.5-Turbo和Qwen-Max）進行少量樣本提示學習，收集結構化結果後，再訓練一個較小的70億參數模型（StruXGPT-7B）來執行結構化任務。

主要發現

• 實驗結果顯示，結構化方法能有效提升多種大型語言模型在不同自然語言處理任務上的表現，例如基於長篇文本的問答、幻覺評估和段落級密集檢索等。
• 研究發現，結構化方法可以幫助大型語言模型更精確地關注和搜尋資訊，從而更好地理解和處理複雜的文本內容。
• 研究人員成功地將大型商業語言模型的結構化能力，蒸餾到一個更小、更易於部署的StruXGPT-7B模型中，證明了該方法的實用性。

主要結論

結構化是一種有效提升大型語言模型認知能力的方法，能夠顯著改善模型在處理長篇複雜文本時的表現。透過將結構化能力蒸餾到較小的模型中，該方法在實際應用中也具有很高的可行性。

研究意義

本研究為提升大型語言模型的認知能力提供了一種新的思路，有助於推動自然語言處理領域的發展，並為構建更強大、更可靠的語言模型奠定了基礎。

局限與未來研究方向

• 目前的結構化方法主要基於三層結構，未來可以探索更精細、更複雜的知識結構，以更好地解構特定文本。
• 研究僅使用了英文文本進行實驗，未來可以進一步探討結構化方法在其他語言上的應用。

統計資料

StruXGPT-7B 模型繼承了 Qwen-Max 模型 97% 的結構化能力。
在 AttrScore 數據集上，結構化方法幫助 LLaMA2-70B 模型的幻覺評估準確率提升了 4.3%。
在 LongBench 基於長篇文本的問答任務中，結構化方法平均提升了模型 3% 的效能。

引述

"The idea of structurization is motivated by neurocognitive science [51, 5, 17]. In human cognition, sophisticated text sequences will be processed and consolidated into a structured knowledge tree, with factual elements well-organized hierarchically [28, 15]."
"Empirical experiments are conducted on a diverse set of NLP tasks (e.g., context-based question-answering, exhaustive hallucination evaluation, and passage-level dense retrieval). The results show that with a single-turn structurization by our StruXGPT, the cognition performance of vanilla large language models witnesses consistent improvements regardless of the model architecture and size variation."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Enhancing LLM's Cognition via Structurization

by Kai Liu, Zhi... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2407.16434.pdf

深入探究

如何將結構化方法應用於多模態數據，例如圖像和影片？

將結構化方法應用於圖像和影片等多模態數據是一個值得探討的議題。雖然本研究主要關注於文本資料的結構化，但其核心概念可以被延伸應用於處理多模態資訊。以下列舉幾種可能的應用方向：

多模態資訊融合: 可以將圖像、影片等多模態資料視為與文本資訊同等重要的資訊來源，並設計相應的結構化方法，將不同模態的資訊整合到統一的知識結構中。例如，可以利用圖像識別技術提取圖像中的物件、場景等資訊，並將其與文本描述進行關聯，構建更全面的知識圖譜。
多模態資訊對齊: 可以利用結構化方法將不同模態的資訊進行對齊，例如將影片中的關鍵幀與文本描述中的重要事件進行匹配，或者將圖像中的區域與文本描述中的實體進行關聯。這種對齊可以幫助模型更好地理解不同模態資訊之間的語義關係。
多模態資訊摘要: 可以利用結構化方法從多模態資料中提取關鍵資訊，生成簡潔且具有代表性的摘要。例如，可以將影片中的關鍵幀、字幕以及相關的文本評論進行整合，生成一個包含視覺和語義資訊的影片摘要。

總而言之，將結構化方法應用於多模態數據具有很大的潛力，可以幫助大型語言模型更好地理解和處理複雜的多模態資訊。

若原文本本身就存在結構化資訊（例如新聞報導），結構化方法是否依然適用？

即使原文本本身就存在結構化資訊，例如新聞報導通常包含標題、副標題、段落等結構，結構化方法依然適用，並可能帶來額外的效益。

資訊重組與增強: 結構化方法可以根據特定任務的需求，對原文本的結構進行重組和調整，例如將分散在不同段落中的相關資訊整合到一起，或者根據資訊的重要性進行排序，以便模型更容易地获取关键信息。
隱含結構挖掘: 即使是已經具備一定結構的文本，也可能隱藏著更深層次的語義結構。結構化方法可以幫助模型挖掘這些隱含的結構，例如識別文本中的因果關係、論證結構等，進一步提升模型的理解能力。
結構一致性校驗: 結構化方法可以被用於校驗原文本結構的合理性和一致性，例如檢查新聞報導中是否存在邏輯矛盾、資訊缺失等問題。

然而，需要注意的是，在處理已經具備結構化資訊的文本時，需要根據具體情況調整結構化方法的策略，避免破壞原文本的結構，或者引入不必要的噪音。

結構化方法是否可以幫助大型語言模型更好地理解人類情感和意圖？

結構化方法本身更侧重于文本信息的组织和呈现，对于直接理解人类情感和意图可能作用有限。然而，结构化方法可以作为一种辅助手段，间接地帮助大型语言模型更好地理解情感和意图。

情感資訊關聯: 可以将结构化方法与情感分析技术相结合，将文本中表达的情感与相应的主题、方面或描述进行关联。例如，可以将用户评论中表达的正面情感与产品的功能、设计等方面进行关联，帮助模型更好地理解用户的情感倾向。
意圖識別: 可以将结构化方法与意圖識別技术相结合，将文本中表达的意图与相应的行为或目标进行关联。例如，可以将用户查询中表达的购买意图与商品的搜索、推荐等行为进行关联，帮助模型更好地理解用户的意图。

总而言之，结构化方法本身并不能直接解决情感和意图理解的问题，但可以与其他技术手段相结合，为大型语言模型提供更清晰的文本结构，从而间接地提升模型对情感和意图的理解能力。