ADELIE: Aligning Large Language Models on Information Extraction

📄 arXiv: 2405.05008v2 📥 PDF

作者: Yunjia Qi, Hao Peng, Xiaozhi Wang, Bin Xu, Lei Hou, Juanzi Li

分类: cs.CL

发布日期: 2024-05-08 (更新: 2024-10-24)

备注: Accepted at EMNLP 2024. Camera-ready version

💡 一句话要点

ADELIE：通过对齐大型语言模型进行信息抽取，实现SOTA性能。

🎯 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: 信息抽取 大型语言模型 指令调优 直接偏好优化 对齐学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在信息抽取任务中表现不足，难以理解和执行复杂的IE指令。
  2. ADELIE通过构建高质量的IE对齐语料库IEInstruct，并使用指令调优和直接偏好优化进行训练，实现与人类意图的对齐。
  3. 实验结果表明，ADELIE在各种信息抽取数据集上达到了最先进的性能，同时保持了良好的通用能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）通常在信息抽取（IE）任务中表现不佳，并且难以遵循IE任务的复杂指令。这主要是由于LLMs与人类未对齐，因为主流的对齐数据集通常不包含IE数据。本文介绍了ADELIE（Aligning large language moDELs on Information Extraction），一个对齐的LLM，可以有效地解决各种IE任务，包括封闭IE、开放IE和按需IE。我们首先收集并构建了一个高质量的对齐语料库IEInstruct用于IE。然后，我们使用IEInstruct上的指令调优来训练ADELIE_SFT。我们进一步使用直接偏好优化（DPO）目标训练ADELIE_SFT，从而得到ADELIE_DPO。在各种保留的IE数据集上的大量实验表明，我们的模型（ADELIE_SFT和ADELIE_DPO）在开源模型中实现了最先进（SoTA）的性能。我们进一步探索了ADELIE的通用能力，实验结果表明，它们的通用能力没有表现出明显的下降。我们将发布代码、数据和模型，以促进进一步的研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在信息抽取（IE）任务中的性能瓶颈。现有方法主要依赖于通用的大型语言模型，这些模型在IE任务上表现不佳，尤其是在处理复杂指令时。主要痛点在于缺乏专门针对IE任务进行对齐的数据和训练方法。

核心思路：论文的核心思路是通过构建专门的IE对齐数据集（IEInstruct），并在此基础上对大型语言模型进行指令调优和直接偏好优化（DPO），从而使模型更好地理解和执行IE任务。这种方法旨在弥合通用LLM与特定IE任务之间的差距。

技术框架：ADELIE的训练框架主要包含两个阶段：首先，使用IEInstruct数据集进行指令调优，得到ADELIE_SFT模型；然后，使用直接偏好优化（DPO）方法进一步训练ADELIE_SFT，得到ADELIE_DPO模型。DPO旨在使模型输出更符合人类偏好。

关键创新：论文的关键创新在于构建了高质量的IE对齐数据集IEInstruct，并将其用于训练大型语言模型。此外，采用直接偏好优化（DPO）方法进一步提升了模型的性能，使其更好地符合人类的偏好。与现有方法相比，ADELIE更专注于IE任务的对齐，而不是依赖通用的LLM能力。

关键设计：IEInstruct数据集包含了各种IE任务的指令和对应的输出。在DPO训练中，需要定义一个奖励模型或偏好数据集，用于指导模型的优化方向。具体的损失函数和网络结构细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ADELIE_SFT和ADELIE_DPO在各种信息抽取数据集上都取得了最先进的性能，超越了现有的开源模型。具体的性能提升幅度需要在论文中查找具体的数据对比。同时，实验还验证了ADELIE在提升IE性能的同时，并没有显著降低其通用能力。

🎯 应用场景

ADELIE在信息抽取领域具有广泛的应用前景，可用于自动化文档处理、知识图谱构建、智能问答系统等。通过提高信息抽取的准确性和效率，可以显著提升相关应用的性能和用户体验。未来，ADELIE有望应用于更复杂的场景，例如金融分析、医疗诊断等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) usually fall short on information extraction (IE) tasks and struggle to follow the complex instructions of IE tasks. This primarily arises from LLMs not being aligned with humans, as mainstream alignment datasets typically do not include IE data. In this paper, we introduce ADELIE (Aligning large language moDELs on Information Extraction), an aligned LLM that effectively solves various IE tasks, including closed IE, open IE, and on-demand IE. We first collect and construct a high-quality alignment corpus IEInstruct for IE. Then we train ADELIE_SFT using instruction tuning on IEInstruct. We further train ADELIE_SFT with direct preference optimization (DPO) objective, resulting in ADELIE_DPO. Extensive experiments on various held-out IE datasets demonstrate that our models (ADELIE_SFT and ADELIE_DPO) achieve state-of-the-art (SoTA) performance among open-source models. We further explore the general capabilities of ADELIE, and experimental results reveal that their general capabilities do not exhibit a noticeable decline. We will release the code, data, and models to facilitate further research.