洞見 - NaturalLanguageProcessing - # 大型語言模型校準

任務校準：在推理任務上校準大型語言模型（工作進展中）

Q: TC 方法如何應用於需要多步驟推理的更複雜的任務？

TC 方法的核心思想是利用前提和假設的協同效應來校準模型預測，降低模型對單獨前提或假設的過度依賴。對於需要多步驟推理的更複雜任務，可以通過以下方式應用 TC 方法： 將複雜任務分解為多個子任務： 將複雜任務分解成多個需要單步推理的子任務，每個子任務都可以應用 TC 方法進行校準。例如，對於事實驗證任務，可以將其分解為證據檢索和證據推理兩個子任務，分別應用 TC 方法進行校準。 遞歸應用 TC 方法： 對於需要遞歸推理的任務，例如自然語言推理中的多跳推理，可以遞歸地應用 TC 方法。在每一步推理中，將前一步推理的結果作為新的前提，並將當前步驟的輸入作為新的假設，應用 TC 方法進行校準。 結合圖神經網絡： 對於需要對多個前提進行推理的任務，例如多文檔閱讀理解，可以將 TC 方法與圖神經網絡結合起來。將每個前提視為圖中的一個節點，利用圖神經網絡學習前提之間的關係，並在每個節點上應用 TC 方法進行校準。 需要注意的是，將 TC 方法應用於更複雜的任務需要更精細的設計和實驗驗證。

Q: 如果 LLM 在僅使用前提或僅使用假設輸入時就已經能夠準確預測，那麼 TC 方法是否仍然有效？

如果 LLM 在僅使用前提或僅使用假設輸入時就已經能夠準確預測，那麼說明數據集中可能存在嚴重的偏差，導致模型可以僅憑藉單一信息就做出正確判斷。在這種情況下，TC 方法的效果可能會受到限制。 這是因為 TC 方法的核心思想是利用前提和假設的協同效應來校準模型預測，如果模型已經可以僅憑藉單一信息做出準確預測，那麼前提和假設的協同效應就變得不那麼重要了。 但是，即使在這種情況下，TC 方法仍然可能有一定的效果。這是因為 TC 方法可以看作是對模型預測的一種正則化，可以降低模型對訓練數據中偏差的過擬合。 總而言之，如果 LLM 在僅使用前提或僅使用假設輸入時就已經能夠準確預測，那麼 TC 方法的效果可能會受到限制，但仍然可能有一定的正則化效果。

Q: 如何設計更有效的提示模板來進一步提升 TC 方法的性能？

設計更有效的提示模板可以引導 LLM 更好地理解任務需求，進一步提升 TC 方法的性能。以下是一些設計提示模板的建議： 明確任務目標： 在提示模板中明確說明任務目標，例如使用「判斷前提和假設之間的關係」或「判斷文本的情感極性」。 提供示例： 在提示模板中提供一些示例，幫助 LLM 更好地理解任務需求。例如，可以提供一些包含前提、假設和標籤的示例。 使用特定標記： 使用特定標記來區分前提、假設和其他信息，例如使用「[PREMISE]」和「[HYPOTHESIS]」來標記前提和假設。 控制輸出格式： 明確說明 LLM 的輸出格式，例如要求 LLM 輸出「entailment」、「contradiction」或「neutral」。 進行實驗驗證： 嘗試不同的提示模板，並通過實驗比較它們的效果，選擇效果最好的提示模板。 此外，還可以參考以下方法進一步提升提示模板的設計： 基於模板搜索： 使用搜索算法自動搜索更有效的提示模板。 基於梯度的模板學習： 使用梯度下降算法自動學習更有效的提示模板。 總之，設計更有效的提示模板需要結合任務需求、LLM 的特性和實驗驗證，才能找到最优的解决方案。

核心概念

大型語言模型（LLM）在推理任務中表現出令人印象深刻的零樣本學習能力，但它們可能依賴於輸入文本和輸出標籤之間的虛假關聯，而非真正的語言理解。為了解決這個問題，本文提出了任務校準（TC），這是一種零樣本學習且僅在推理階段進行的校準方法，它透過任務重構來減輕模型對單獨前提或假設的過度依賴，鼓勵LLM基於前提和假設兩者進行推理。

摘要

研究論文摘要

文獻資訊: Li, Y., Luo, Y., Xie, X., & Zhang, Y. (2024). Task Calibration: Calibrating Large Language Models on Inference Tasks. arXiv preprint arXiv:2410.18764v1.

研究目標: 本研究旨在探討如何減輕大型語言模型（LLM）在推理任務中對虛假關聯的依賴，並提高其推理能力。

研究方法: 作者提出了任務校準（TC），這是一種零樣本學習且僅在推理階段進行的校準方法。TC 的核心思想是透過任務重構，將 LLM 對單獨前提或假設的預測概率分解出來，並鼓勵模型基於前提和假設兩者進行推理。具體而言，TC 計算了使用前提和假設共同輸入、僅使用前提輸入以及僅使用假設輸入時的預測概率，並透過一個基於互信息的公式來整合這些概率，從而得到校準後的預測結果。

主要發現: 實驗結果顯示，TC 在 13 個推理數據集上的零樣本學習設定中取得了顯著的性能提升，超越了現有的校準方法。此外，TC 在少樣本學習設定和其他自然語言理解任務中也表現出良好的效果，並且對不同的提示模板具有魯棒性。

主要結論: TC 是一種有效且通用的 LLM 校準方法，可以減輕模型對虛假關聯的依賴，提高其推理能力。

研究意義: 本研究為解決 LLM 在推理任務中的虛假關聯問題提供了一種新的思路，並為開發更可靠、更通用的 LLM 奠定了基礎。

研究限制與未來方向: TC 需要額外的計算成本，因為它需要在推理階段進行三次預測。未來研究可以探索如何降低 TC 的計算成本，並將其應用於更廣泛的自然語言處理任務。

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arxiv.org

統計資料

TC 在 Mistral-7B-Instruct-v0.3、Llama-2-7B-chat 和 Phi-3-mini-4k-instruct 模型上，於 13 個推理數據集中，有 12、9 和 10 個數據集的表現優於最佳基準模型。
在 SciTail 數據集中，超過 90% 的錯誤 LLM 預測與僅使用假設輸入得到的標籤一致。
在 QNLI 數據集中，TC 能夠準確預測出 61% 被原始 LLM 錯誤分類的實例。

引述

“LLMs may suffer from spurious correlations between input texts and output labels, which limits LLMs’ ability to reason based purely on general language understanding.”
“We propose task calibration (TC), a zero-shot and inference-only calibration method inspired by mutual information which recovers LLM performance through task reformulation.”
“Experimental results demonstrate superior performance of TC over other calibration methods in the zero-shot setup, showcasing a noteworthy boost of three different LLMs on 13 inference datasets.”

從以下內容提煉的關鍵洞見

Task Calibration: Calibrating Large Language Models on Inference Tasks

by Yingjie Li, ... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.18764.pdf

Task Calibration: Calibrating Large Language Models on Inference Tasks

深入探究

TC 方法如何應用於需要多步驟推理的更複雜的任務？

TC 方法的核心思想是利用前提和假設的協同效應來校準模型預測，降低模型對單獨前提或假設的過度依賴。對於需要多步驟推理的更複雜任務，可以通過以下方式應用 TC 方法：

將複雜任務分解為多個子任務： 將複雜任務分解成多個需要單步推理的子任務，每個子任務都可以應用 TC 方法進行校準。例如，對於事實驗證任務，可以將其分解為證據檢索和證據推理兩個子任務，分別應用 TC 方法進行校準。
遞歸應用 TC 方法： 對於需要遞歸推理的任務，例如自然語言推理中的多跳推理，可以遞歸地應用 TC 方法。在每一步推理中，將前一步推理的結果作為新的前提，並將當前步驟的輸入作為新的假設，應用 TC 方法進行校準。
結合圖神經網絡： 對於需要對多個前提進行推理的任務，例如多文檔閱讀理解，可以將 TC 方法與圖神經網絡結合起來。將每個前提視為圖中的一個節點，利用圖神經網絡學習前提之間的關係，並在每個節點上應用 TC 方法進行校準。

需要注意的是，將 TC 方法應用於更複雜的任務需要更精細的設計和實驗驗證。

如果 LLM 在僅使用前提或僅使用假設輸入時就已經能夠準確預測，那麼 TC 方法是否仍然有效？

如果 LLM 在僅使用前提或僅使用假設輸入時就已經能夠準確預測，那麼說明數據集中可能存在嚴重的偏差，導致模型可以僅憑藉單一信息就做出正確判斷。在這種情況下，TC 方法的效果可能會受到限制。
這是因為 TC 方法的核心思想是利用前提和假設的協同效應來校準模型預測，如果模型已經可以僅憑藉單一信息做出準確預測，那麼前提和假設的協同效應就變得不那麼重要了。
但是，即使在這種情況下，TC 方法仍然可能有一定的效果。這是因為 TC 方法可以看作是對模型預測的一種正則化，可以降低模型對訓練數據中偏差的過擬合。
總而言之，如果 LLM 在僅使用前提或僅使用假設輸入時就已經能夠準確預測，那麼 TC 方法的效果可能會受到限制，但仍然可能有一定的正則化效果。

如何設計更有效的提示模板來進一步提升 TC 方法的性能？

設計更有效的提示模板可以引導 LLM 更好地理解任務需求，進一步提升 TC 方法的性能。以下是一些設計提示模板的建議：

明確任務目標： 在提示模板中明確說明任務目標，例如使用「判斷前提和假設之間的關係」或「判斷文本的情感極性」。
提供示例： 在提示模板中提供一些示例，幫助 LLM 更好地理解任務需求。例如，可以提供一些包含前提、假設和標籤的示例。
使用特定標記： 使用特定標記來區分前提、假設和其他信息，例如使用「[PREMISE]」和「[HYPOTHESIS]」來標記前提和假設。
控制輸出格式：  明確說明 LLM 的輸出格式，例如要求 LLM 輸出「entailment」、「contradiction」或「neutral」。
進行實驗驗證：  嘗試不同的提示模板，並通過實驗比較它們的效果，選擇效果最好的提示模板。

此外，還可以參考以下方法進一步提升提示模板的設計：

基於模板搜索： 使用搜索算法自動搜索更有效的提示模板。
基於梯度的模板學習： 使用梯度下降算法自動學習更有效的提示模板。
總之，設計更有效的提示模板需要結合任務需求、LLM 的特性和實驗驗證，才能找到最优的解决方案。