Can LLM find the green circle? Investigation and Human-guided tool manipulation for compositional generalization

📄 arXiv: 2312.07763v1 📥 PDF

作者: Min Zhang, Jianfeng He, Shuo Lei, Murong Yue, Linhang Wang, Chang-Tien Lu

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-12

备注: Accepted by ICASSP 2024

💡 一句话要点

提出人机协作工具操控框架，提升LLM在组合泛化任务中的性能

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 组合泛化 大型语言模型 人机协作 工具操控 上下文学习

📋 核心要点

  1. 现有ICL方法在复杂组合泛化问题中面临长推理和工具构建的挑战，导致性能不佳。
  2. 提出人机协作工具操控框架(HTM)，通过人为引导生成和集成子问题工具，提升LLM的推理能力。
  3. 实验结果表明，HTM在组合泛化基准测试中达到SOTA，并在最具挑战性的测试集上提升70%。

📝 摘要（中文）

自然语言中复杂短语的含义由其各个组成部分构成。组合泛化任务旨在评估模型理解组件新组合的能力。以往研究训练的小型、特定任务模型泛化能力较差。大型语言模型(LLM)通过上下文学习(ICL)在许多任务上表现出令人印象深刻的泛化能力，但它们在组合泛化方面的潜力仍未被探索。本文首先实证研究了主流ICL方法在组合泛化中的应用。我们发现，由于长推理步骤中的累积误差以及工具构建所需的复杂逻辑，它们在处理复杂的组合问题时表现不佳。因此，我们提出了一种人机协作工具操控框架(HTM)，该框架为子问题生成工具并集成多个工具。我们的方法以最少的人工干预提高了工具创建和使用的效率。实验表明，我们的方法在两个组合泛化基准测试中取得了最先进的性能，并且在最具挑战性的测试集上优于现有方法70%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在组合泛化任务中表现不佳的问题。现有方法，特别是依赖上下文学习（ICL）的方法，在处理需要长推理链和复杂工具构建的组合问题时，会因为累积误差而导致性能下降。这些方法难以有效地分解复杂问题并利用工具来辅助推理。

核心思路：论文的核心思路是引入人机协作，让人类专家参与到工具的生成和操控过程中，从而提高LLM解决复杂组合问题的能力。通过人为引导，可以更有效地创建针对子问题的工具，并指导LLM如何正确地使用这些工具，从而减少推理过程中的错误累积。

技术框架：HTM框架包含以下几个主要步骤：1) 问题分解：将复杂的组合问题分解为更小的、更易于处理的子问题。2) 人工引导的工具生成：人类专家根据子问题的特点，设计并生成相应的工具。3) 工具集成：将多个工具集成在一起，形成一个完整的工具链，用于解决原始的复杂问题。4) LLM推理：利用LLM，结合生成的工具链，进行推理并得到最终答案。

关键创新：该方法最重要的创新点在于引入了人机协作的模式，将人类的知识和经验融入到工具的生成和使用过程中。与完全依赖LLM自动生成工具的方法相比，HTM能够生成更有效、更可靠的工具，从而显著提高LLM在组合泛化任务中的性能。

关键设计：HTM的关键设计包括：1) 如何有效地将复杂问题分解为子问题；2) 如何设计简单易用且功能强大的工具；3) 如何指导LLM正确地使用这些工具；4) 如何最小化人类专家的参与度，以提高框架的效率。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节取决于具体的任务和LLM的选择，论文中可能没有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，HTM在两个组合泛化基准测试中取得了最先进的性能。尤其是在最具挑战性的测试集上，HTM的性能比现有方法提高了70%，证明了人机协作在提升LLM组合泛化能力方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要复杂推理和组合泛化的自然语言处理任务，例如智能问答、机器人控制、代码生成等。通过人机协作的方式，可以提升LLM在这些领域的性能和可靠性，使其能够更好地理解和处理复杂的指令和问题，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

The meaning of complex phrases in natural language is composed of their individual components. The task of compositional generalization evaluates a model's ability to understand new combinations of components. Previous studies trained smaller, task-specific models, which exhibited poor generalization. While large language models (LLMs) exhibit impressive generalization abilities on many tasks through in-context learning (ICL), their potential for compositional generalization remains unexplored. In this paper, we first empirically investigate prevailing ICL methods in compositional generalization. We find that they struggle with complex compositional questions due to cumulative errors in long reasoning steps and intricate logic required for tool-making. Consequently, we propose a human-guided tool manipulation framework (HTM) that generates tools for sub-questions and integrates multiple tools. Our method enhances the effectiveness of tool creation and usage with minimal human effort. Experiments show that our method achieves state-of-the-art performance on two compositional generalization benchmarks and outperforms existing methods on the most challenging test split by 70%.