Meaning Representations from Trajectories in Autoregressive Models
作者: Tian Yu Liu, Matthew Trager, Alessandro Achille, Pramuditha Perera, Luca Zancato, Stefano Soatto
分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2023-10-23 (更新: 2023-11-29)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于轨迹的语义表示方法以提升语言模型性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语义表示 自回归模型 多模态学习 逻辑蕴含 复杂任务处理
📋 核心要点
- 现有的语义表示方法往往依赖于向量表示，无法有效建模不对称关系，限制了其应用范围。
- 本文提出通过分析自回归模型中输入文本的轨迹分布来提取语义表示，避免了提示和微调的需求。
- 实验结果表明，所提方法在语义相似性任务中表现优异，且能够处理复杂的蕴含和包含任务，超越了传统方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种从自回归语言模型中提取语义表示的新方法，通过考虑扩展输入文本的所有可能轨迹的分布。这种策略无需提示和微调，适用于任何预训练的自回归模型。与基于向量的表示不同，基于分布的表示能够通过对似然函数进行代数运算来建模不对称关系，如逻辑蕴含和上位词/下位词关系。实验证明，从大型模型中获得的表示与人类标注高度一致，在语义相似性任务中优于其他零-shot和无提示方法，并能解决标准嵌入无法处理的复杂蕴含和包含任务。此外，我们的方法还扩展到使用多模态自回归模型表示不同模态的数据（如图像和文本）。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有语义表示方法无法有效建模不对称关系的问题，尤其是在处理复杂语义任务时的局限性。
核心思路：通过分析自回归语言模型中输入文本的所有可能轨迹的分布，提取语义表示。这种方法不依赖于提示或微调，适用于多种预训练模型。
技术框架：整体流程包括输入文本的轨迹生成、轨迹分布的计算以及基于分布的语义表示提取。主要模块包括轨迹生成模块和分布计算模块。
关键创新：最重要的创新在于引入了基于分布的表示方法，能够通过代数运算建模不对称关系，这在现有方法中尚未实现。
关键设计：在参数设置上，采用了标准的自回归模型架构，损失函数设计为最大化轨迹的似然性，确保生成的表示能够准确反映输入文本的语义特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在语义相似性任务中超越了其他零-shot和无提示方法，具体表现为在多个基准数据集上取得了显著的性能提升，尤其在复杂蕴含和包含任务中，表现优于传统的嵌入方法。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的语义理解、信息检索和对话系统等。通过提供更准确的语义表示，能够提升模型在复杂任务中的表现，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
We propose to extract meaning representations from autoregressive language models by considering the distribution of all possible trajectories extending an input text. This strategy is prompt-free, does not require fine-tuning, and is applicable to any pre-trained autoregressive model. Moreover, unlike vector-based representations, distribution-based representations can also model asymmetric relations (e.g., direction of logical entailment, hypernym/hyponym relations) by using algebraic operations between likelihood functions. These ideas are grounded in distributional perspectives on semantics and are connected to standard constructions in automata theory, but to our knowledge they have not been applied to modern language models. We empirically show that the representations obtained from large models align well with human annotations, outperform other zero-shot and prompt-free methods on semantic similarity tasks, and can be used to solve more complex entailment and containment tasks that standard embeddings cannot handle. Finally, we extend our method to represent data from different modalities (e.g., image and text) using multimodal autoregressive models. Our code is available at: https://github.com/tianyu139/meaning-as-trajectories