QueryAgent: A Reliable and Efficient Reasoning Framework with Environmental Feedback based Self-Correction

Основні поняття

QueryAgent introduces a reliable and efficient reasoning framework for KBQA, outperforming existing few-shot methods by leveraging stepwise self-correction with ERASER.

Анотація

Abstract:

• Large Language Models (LLMs) for semantic parsing have shown success but lack reliability and efficiency when hallucinations occur.
• QueryAgent addresses these challenges with stepwise self-correction using ERASER, outperforming previous methods on GrailQA and GraphQ.

Introduction:

• Recent advances in LLMs for KBQA highlight the need for reliable and efficient reasoning frameworks like QueryAgent.
• Existing methods fall short in reliability and efficiency due to error propagation and reliance on black-box models.

Data Extraction:

• Experimental results demonstrate QueryAgent's superiority over previous few-shot methods on GrailQA and GraphQ by 7.0 and 15.0 F1 scores.

Статистика

実験結果は、QueryAgentがGrailQAとGraphQで7.0および15.0のF1スコアで以前のfew-shot方法を優越していることを示しています。

Цитати

"Experimental results demonstrate that QueryAgent notably outperforms all previous few-shot methods using only one example on GrailQA and GraphQ by 7.0 and 15.0 F1."

Ключові висновки, отримані з

QueryAgent

by Xiang Huang,... о arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11886.pdf

Глибші Запити

どのようにERASERが他の自己修正方法と比較して効果的ですか？

ERASERは環境からの豊富なフィードバックを活用し、必要な場合にのみ自己修正を行うことで、他の自己修正方法と比較して効果的です。従来のアプローチでは最終結果だけを使用してすべての出力を修正しますが、ERASERは中間ステップで検出されたエラーに基づいて異なるエラータイプを区別し、個別化されたガイドラインを提供します。この目的意識性や精度は従来手法と比較して優れています。

既存のICLベースの手法と比較して、QueryAgentの汎化能力はどうですか？

QueryAgentは問題を原子的なシンボリックツールで段階的に解決することで、さまざまな質問やデータセット間で一貫した架橋役となります。しかし、これらステップごとに多くが組み合わせられるため、構成上位能力に課題が生じます。一方ICLベース手法は大きい探索空間に直面し学習・生成処理全体を扱います。実験観点から見るとKB-BINDER等は提示例内部類似例有無次第でパフォーマンス変動幅広くあります。

この研究から得られた知見を他の自然言語処理タスクに適用することは可能ですか？

この研究から得られた知見（QueryAgentおよびERASER）は他の自然言語処理タスクへも適用可能です。例えばText2SQLデータセットではPyQL等特定DB操作系コマンド追加しLLM接触設計可否確保しつつQA性能向上評価可能です。
またAgentBench等既存システムでも本研究メソッド導入時パフォーマンス改善事実示唆される通り柔軟性高く応用範囲広いも考えられます。