Enhancing Quantitative Reasoning Skills of Large Language Models through Dimension Perception

📄 arXiv: 2312.17532v1 📥 PDF

作者: Yuncheng Huang, Qianyu He, Jiaqing Liang, Sihang Jiang, Yanghua Xiao, Yunwen Chen

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-29

备注: Accepted in the 40th IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE 2024)

💡 一句话要点

提出基于维度感知的框架，提升大语言模型在定量推理任务上的能力

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

关键词: 定量推理 维度感知 大语言模型 知识库 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在定量推理中忽略了数量的维度信息，导致对数量理解不精确，影响推理性能。
  2. 论文提出基于维度感知的框架，通过构建维度单位知识库和基准测试，提升模型对数量维度的理解能力。
  3. 实验表明，该方法在定量推理任务上显著提升了准确率，优于GPT-4等基线模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于维度感知的框架，旨在提升大型语言模型（LLMs）的定量推理能力。现有研究主要关注数值本身，忽略了数量的维度概念及其重要性。作者认为维度概念对于精确理解数量至关重要，对LLMs执行定量推理具有重要意义。由于缺乏维度知识和相关的基准测试，LLMs在这方面的表现不佳。为了解决这个问题，作者构建了一个维度单位知识库（DimUnitKB），并提出了一个包含七个任务的基准测试DimEval，用于探测和增强LLMs的维度感知能力。实验结果表明，与GPT-4相比，该方法在定量推理任务上的准确率显著提高（43.55%->50.67%）。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在处理定量推理任务时，主要关注数值本身，而忽略了数量的维度信息（例如，长度、质量、时间等）。这种忽略导致模型无法准确理解数量的物理意义，从而影响推理的准确性。现有方法缺乏维度知识库和相应的评测基准，难以有效提升模型在维度感知方面的能力。

核心思路：论文的核心思路是让大语言模型具备维度感知能力，从而更准确地理解和处理数量。具体来说，通过构建维度单位知识库（DimUnitKB）来补充模型在维度知识方面的不足，并设计相应的基准测试（DimEval）来评估和提升模型的维度感知能力。这种方法旨在将维度信息融入到模型的推理过程中，使其能够像人类一样理解数量的物理意义。

技术框架：该框架主要包含两个核心组成部分：维度单位知识库（DimUnitKB）和维度感知基准测试（DimEval）。DimUnitKB是一个包含各种维度单位及其转换关系的知识库，用于为模型提供必要的维度知识。DimEval包含七个任务，涵盖了三个类别，用于评估模型在不同维度感知任务上的表现。在训练或微调阶段，可以使用DimUnitKB中的信息来增强模型对维度信息的理解，并使用DimEval中的数据来评估和优化模型的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了维度感知的概念，强调了维度信息在定量推理中的重要性；2) 构建了维度单位知识库（DimUnitKB），为模型提供了丰富的维度知识；3) 设计了维度感知基准测试（DimEval），用于评估和提升模型的维度感知能力。与现有方法相比，该方法更加关注数量的物理意义，能够更准确地理解和处理数量，从而提升定量推理的准确性。

关键设计：DimUnitKB的设计包括了常见物理量的单位及其转换关系，例如长度单位（米、厘米、英寸等）之间的转换。DimEval的七个任务涵盖了不同类型的维度感知能力，例如单位转换、维度匹配、维度推理等。具体的损失函数和网络结构的选择取决于所使用的大语言模型，但通常会采用交叉熵损失函数来优化模型的预测结果。在训练过程中，可以使用数据增强技术来增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在定量推理任务上的准确率显著提高，与GPT-4相比，准确率从43.55%提升到50.67%。这一结果表明，维度感知对于提升大语言模型的定量推理能力具有重要作用。此外，DimEval基准测试可以作为评估和比较不同模型在维度感知方面的性能的有效工具。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，例如科学计算、工程设计、金融分析等。在这些领域中，准确理解和处理数量至关重要。通过提升大语言模型的定量推理能力，可以帮助人们更有效地解决实际问题，例如自动进行单位转换、检查公式的维度一致性、预测物理现象等。未来，该研究还可以扩展到其他类型的推理任务，例如常识推理、逻辑推理等。

📄 摘要（原文）

Quantities are distinct and critical components of texts that characterize the magnitude properties of entities, providing a precise perspective for the understanding of natural language, especially for reasoning tasks. In recent years, there has been a flurry of research on reasoning tasks based on large language models (LLMs), most of which solely focus on numerical values, neglecting the dimensional concept of quantities with units despite its importance. We argue that the concept of dimension is essential for precisely understanding quantities and of great significance for LLMs to perform quantitative reasoning. However, the lack of dimension knowledge and quantity-related benchmarks has resulted in low performance of LLMs. Hence, we present a framework to enhance the quantitative reasoning ability of language models based on dimension perception. We first construct a dimensional unit knowledge base (DimUnitKB) to address the knowledge gap in this area. We propose a benchmark DimEval consisting of seven tasks of three categories to probe and enhance the dimension perception skills of LLMs. To evaluate the effectiveness of our methods, we propose a quantitative reasoning task and conduct experiments. The experimental results show that our dimension perception method dramatically improves accuracy (43.55%->50.67%) on quantitative reasoning tasks compared to GPT-4.