Hypothesis Generation with Large Language Models
作者: Yangqiaoyu Zhou, Haokun Liu, Tejes Srivastava, Hongyuan Mei, Chenhao Tan
分类: cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.LG
发布日期: 2024-04-05 (更新: 2024-12-18)
备注: 28 pages, 6 figures, code link: https://github.com/ChicagoHAI/hypothesis_generation. Accepted by the 1st Workshop on NLP for Science (NLP4Science) at EMNLP 2024
DOI: 10.18653/v1/2024.nlp4science-1.10
💡 一句话要点
提出基于大语言模型的假设生成方法以提升科学研究效率
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 假设生成 大语言模型 数据分析 机器学习 科学研究 预测性能 多臂老虎机
📋 核心要点
- 现有假设生成方法主要依赖研究者的主观分析，效率低且容易受限于个人经验。
- 本文提出利用大语言模型生成假设，通过少量示例生成初始假设并迭代更新，提升假设质量。
- 实验结果显示，所提方法在多个数据集上均显著提高了分类任务的准确率，超越了传统的监督学习方法。
📝 摘要（中文）
有效生成新假设对科学进步至关重要。以往，假设生成主要依赖研究者的深入数据分析和思考。本文探讨了大语言模型（LLMs）在假设生成中的潜力，特别是基于数据的假设生成。我们从少量示例生成初始假设，并通过迭代更新提高假设质量。借鉴多臂老虎机的思想，我们设计了奖励函数以平衡更新过程中的开发与探索。实验结果表明，该算法在分类任务中生成的假设显著提高了预测性能，合成数据集准确率提升31.7%，在三个真实数据集上分别提升13.9%、3.3%和24.9%。此外，我们在两个具有挑战性的真实数据集上超越了监督学习的表现，分别提升12.8%和11.2%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决假设生成过程中的效率低下和依赖主观分析的问题。现有方法往往难以处理长上下文，且生成的假设质量受限于研究者的经验。
核心思路：我们提出利用大语言模型生成假设，首先从少量示例中生成初始假设，然后通过迭代更新来提高假设的准确性和质量。此方法灵感来源于多臂老虎机的策略，设计了奖励函数以优化探索与开发的平衡。
技术框架：整体流程包括初始假设生成、迭代更新和奖励反馈三个主要模块。初始假设基于输入的少量示例生成，随后通过反馈机制不断优化假设。
关键创新：本研究的创新点在于将大语言模型应用于假设生成，并通过奖励函数实现探索与开发的有效平衡。这一方法显著提高了假设生成的质量和效率，与传统方法相比具有本质区别。
关键设计：在参数设置上，我们设计了适应性奖励函数，确保在更新过程中能够有效引导模型探索新的假设。同时，采用了适合长上下文处理的网络结构，以支持复杂数据的分析。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在合成数据集上提高了31.7%的准确率，并在三个真实数据集上分别提升了13.9%、3.3%和24.9%。此外，在两个具有挑战性的真实数据集上，超越了传统监督学习方法，分别提升了12.8%和11.2%。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括科学研究、数据分析和机器学习模型的优化。通过自动生成假设，研究人员可以更高效地探索数据中的潜在规律，推动科学发现。此外，该方法也可用于商业智能和决策支持系统，帮助企业更好地理解市场趋势和消费者行为。
📄 摘要（原文）
Effective generation of novel hypotheses is instrumental to scientific progress. So far, researchers have been the main powerhouse behind hypothesis generation by painstaking data analysis and thinking (also known as the Eureka moment). In this paper, we examine the potential of large language models (LLMs) to generate hypotheses. We focus on hypothesis generation based on data (i.e., labeled examples). To enable LLMs to handle arbitrarily long contexts, we generate initial hypotheses from a small number of examples and then update them iteratively to improve the quality of hypotheses. Inspired by multi-armed bandits, we design a reward function to inform the exploitation-exploration tradeoff in the update process. Our algorithm is able to generate hypotheses that enable much better predictive performance than few-shot prompting in classification tasks, improving accuracy by 31.7% on a synthetic dataset and by 13.9%, 3.3% and, 24.9% on three real-world datasets. We also outperform supervised learning by 12.8% and 11.2% on two challenging real-world datasets. Furthermore, we find that the generated hypotheses not only corroborate human-verified theories but also uncover new insights for the tasks.