kNN-ICL: Compositional Task-Oriented Parsing Generalization with Nearest Neighbor In-Context Learning

📄 arXiv: 2312.10771v1 📥 PDF

作者: Wenting Zhao, Ye Liu, Yao Wan, Yibo Wang, Qingyang Wu, Zhongfen Deng, Jiangshu Du, Shuaiqi Liu, Yunlong Xu, Philip S. Yu

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-17

💡 一句话要点

提出kNN-ICL，通过近邻检索增强LLM在面向任务的组合语义解析泛化能力。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语义解析 大型语言模型 上下文学习 近邻检索 任务导向对话

📋 核心要点

  1. 现有语义解析方法难以处理复杂组合请求，且依赖大量标注数据和精细的prompt工程。
  2. 提出kNN-ICL，通过近邻检索从所有示例中选择相关样本构建prompt，增强LLM的泛化能力。
  3. 实验表明，kNN-ICL无需额外数据或prompt设计，即可显著提升LLM对复杂请求的理解能力。

📝 摘要（中文）

面向任务的解析(TOP)使对话助手能够解释自然语言表达的用户命令，将其转换为包含自然语言和意图/槽标签元素的结构化输出。最近，大型语言模型(LLM)在基于自然语言提示合成计算机程序方面取得了显著进展，缩小了自然语言和结构化程序之间的差距。本文重点研究如何利用LLM的能力进行语义解析任务，并解决以下三个关键研究问题：1)如何有效地利用LLM进行语义解析任务？2)什么定义了一个有效的提示？3)LLM如何克服长度限制，并通过包含所有示例作为提示来简化提示设计？我们引入了k近邻上下文学习(kNN-ICL)，它简化了提示工程，允许其构建在任何设计策略之上，同时提供对所有演示示例的访问。大量实验表明：1)在没有kNN搜索的情况下，简单的ICL可以在TOP任务上实现与强大的监督模型相当的性能；2)kNN-ICL通过将ICL与最近邻方法无缝集成，显著提高了对复杂请求的理解。值得注意的是，这种增强是在不需要额外数据或专门提示的情况下实现的。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决面向任务的语义解析(TOP)中，大型语言模型(LLM)在处理复杂组合请求时面临的泛化性问题。现有方法通常依赖于大量的标注数据进行训练，或者需要精心设计的prompt工程，这限制了它们在实际应用中的灵活性和效率。此外，LLM的上下文窗口长度限制也使得难以将所有示例都包含在prompt中。

核心思路：论文的核心思路是利用k近邻(kNN)搜索来选择与当前输入最相关的示例，并将这些示例作为prompt的一部分输入LLM。这种方法可以有效地利用所有可用的示例，同时避免了prompt长度的限制。通过将ICL与kNN搜索相结合，kNN-ICL能够更好地理解复杂请求，并生成更准确的语义解析结果。

技术框架：kNN-ICL的技术框架主要包括以下几个步骤：1)构建示例库：将所有可用的训练示例存储在一个示例库中。2)近邻检索：对于给定的输入请求，使用kNN搜索从示例库中检索k个最相似的示例。相似度度量可以基于文本的嵌入表示或其他特征。3)Prompt构建：将检索到的k个示例作为prompt的一部分，与输入请求一起输入LLM。4)语义解析：LLM根据prompt生成语义解析结果。

关键创新：kNN-ICL的关键创新在于将kNN搜索与ICL相结合，从而实现了更有效的prompt构建和更强的泛化能力。与传统的ICL方法相比，kNN-ICL能够自动选择与当前输入最相关的示例，从而避免了手动设计prompt的复杂性。与传统的监督学习方法相比，kNN-ICL不需要大量的标注数据，并且能够更好地适应新的任务和领域。

关键设计：kNN-ICL的关键设计包括：1)相似度度量：选择合适的相似度度量方法对于kNN搜索的性能至关重要。论文可能使用了余弦相似度、欧氏距离或其他更复杂的度量方法。2)k值的选择：k值的选择会影响检索到的示例的多样性和相关性。论文可能通过实验来确定最佳的k值。3)LLM的选择：kNN-ICL可以与各种LLM一起使用。论文可能使用了特定的LLM，并对其进行了微调或prompt优化。

📊 实验亮点

实验结果表明，在面向任务的解析(TOP)任务上，简单的ICL方法在没有kNN搜索的情况下，可以达到与强监督模型相当的性能。更重要的是，kNN-ICL通过将ICL与最近邻方法无缝集成，显著提高了对复杂请求的理解能力，且无需额外的数据或专门的prompt设计。具体的性能提升数据未知。

🎯 应用场景

kNN-ICL可应用于各种需要理解自然语言指令并将其转换为结构化输出的场景，例如智能助手、聊天机器人、自动化客服、智能家居控制等。该方法能够提升这些应用在处理复杂用户请求时的准确性和鲁棒性，降低对大量标注数据的依赖，并简化prompt工程。

📄 摘要（原文）

Task-Oriented Parsing (TOP) enables conversational assistants to interpret user commands expressed in natural language, transforming them into structured outputs that combine elements of both natural language and intent/slot tags. Recently, Large Language Models (LLMs) have achieved impressive performance in synthesizing computer programs based on a natural language prompt, mitigating the gap between natural language and structured programs. Our paper focuses on harnessing the capabilities of LLMs for semantic parsing tasks, addressing the following three key research questions: 1) How can LLMs be effectively utilized for semantic parsing tasks? 2) What defines an effective prompt? and 3) How can LLM overcome the length constraint and streamline prompt design by including all examples as prompts? We introduce k Nearest Neighbor In-Context Learning(kNN-ICL), which simplifies prompt engineering by allowing it to be built on top of any design strategy while providing access to all demo examples. Extensive experiments show that: 1)Simple ICL without kNN search can achieve a comparable performance with strong supervised models on the TOP tasks, and 2) kNN-ICL significantly improves the comprehension of complex requests by seamlessly integrating ICL with a nearest-neighbor approach. Notably, this enhancement is achieved without the need for additional data or specialized prompts.