LLM Processes: Numerical Predictive Distributions Conditioned on Natural Language
作者: James Requeima, John Bronskill, Dami Choi, Richard E. Turner, David Duvenaud
分类: stat.ML, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-05-21 (更新: 2024-12-19)
期刊: 38th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024)
💡 一句话要点
提出LLM Processes，利用自然语言引导LLM进行数值预测分布建模。
🎯 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: 大型语言模型 概率建模 自然语言引导 数值预测 先验知识融合
📋 核心要点
- 现有机器学习方法难以有效整合先验知识和信念，限制了模型在复杂场景下的应用。
- 论文提出LLM Processes，利用自然语言描述先验知识，引导LLM进行数值预测分布建模。
- 实验表明，该方法能有效融合文本信息，提升预测性能，并生成与定性描述相符的定量结构。
📝 摘要（中文）
机器学习从业者常常面临将先验知识和信念正式融入预测模型的重大挑战，限制了细致和上下文感知分析的潜力。此外，将这些先验知识整合到概率建模中通常需要专业知识，这限制了这些模型在专家之外的应用。我们的目标是构建一个回归模型，该模型可以处理数值数据，并在自然语言文本的指导下，在任意位置进行概率预测，自然语言文本描述了用户的先验知识。大型语言模型（LLM）为设计此类工具提供了一个有用的起点，因为它们1）提供了一个界面，用户可以在自然语言中整合专家见解，2）提供了一个利用LLM中编码的潜在问题相关知识的机会，而用户可能自己没有这些知识。我们首先探索从LLM中提取显式、连贯的数值预测分布的策略。我们研究了这些联合预测分布，我们称之为LLM Processes，在诸如预测、多维回归、黑盒优化和图像建模等设置中，对任意数量的量进行预测。我们研究了提示以引出连贯预测分布的实际细节，并证明了它们在回归中的有效性。最后，我们展示了将文本有效地融入数值预测的能力，提高了预测性能，并给出了反映定性描述的定量结构。这让我们开始探索LLM隐式编码的丰富、有根据的假设空间。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器学习模型在整合用户先验知识方面存在不足，尤其是在需要细致和上下文感知的分析场景中。将领域专家的知识融入模型通常需要专业的概率建模技能，限制了模型的应用范围。因此，如何让模型能够理解并利用自然语言描述的先验知识进行预测是一个关键问题。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）作为桥梁，连接自然语言描述的先验知识和数值预测。LLM具有理解和生成自然语言的能力，同时可以编码大量的潜在知识。通过适当的提示工程，可以引导LLM生成与用户先验知识相符的预测分布。
技术框架：该方法的核心是LLM Processes，它是一个基于LLM的回归模型，可以处理数值数据，并在自然语言文本的指导下，在任意位置进行概率预测。整体流程包括：1）用户提供数值数据和描述先验知识的自然语言文本；2）通过特定的提示策略，将数据和文本输入LLM；3）LLM生成预测分布；4）对预测分布进行评估和优化。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM作为一种概率建模工具，通过自然语言引导其生成预测分布。与传统的概率模型相比，LLM可以利用其强大的语言理解能力，处理复杂的先验知识，并生成更符合实际情况的预测。此外，该方法还探索了如何通过提示工程来控制LLM的输出，使其生成连贯的预测分布。
关键设计：论文重点研究了如何设计有效的提示策略，以引导LLM生成连贯的预测分布。具体的提示设计包括：1）明确指定LLM需要预测的变量和位置；2）提供数值数据和自然语言描述的先验知识；3）要求LLM输出预测分布的参数，例如均值和方差。此外，论文还研究了不同的损失函数，用于评估和优化LLM的预测结果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验证明，LLM Processes能够有效地将文本信息融入数值预测，提高预测性能。实验结果表明，该方法在多个数据集上都取得了优于传统回归模型的效果。此外，该方法还能够生成与定性描述相符的定量结构，例如，当用户描述某个函数是单调递增时，LLM Processes能够生成一个单调递增的预测分布。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用前景，例如在金融预测、环境建模、医疗诊断等领域，可以利用领域专家的知识，提高预测的准确性和可靠性。此外，该方法还可以用于黑盒优化，通过自然语言描述目标函数的性质，引导优化算法找到最优解。未来，该方法有望成为一种通用的概率建模工具，降低概率建模的门槛，使其能够被更广泛的用户使用。
📄 摘要（原文）
Machine learning practitioners often face significant challenges in formally integrating their prior knowledge and beliefs into predictive models, limiting the potential for nuanced and context-aware analyses. Moreover, the expertise needed to integrate this prior knowledge into probabilistic modeling typically limits the application of these models to specialists. Our goal is to build a regression model that can process numerical data and make probabilistic predictions at arbitrary locations, guided by natural language text which describes a user's prior knowledge. Large Language Models (LLMs) provide a useful starting point for designing such a tool since they 1) provide an interface where users can incorporate expert insights in natural language and 2) provide an opportunity for leveraging latent problem-relevant knowledge encoded in LLMs that users may not have themselves. We start by exploring strategies for eliciting explicit, coherent numerical predictive distributions from LLMs. We examine these joint predictive distributions, which we call LLM Processes, over arbitrarily-many quantities in settings such as forecasting, multi-dimensional regression, black-box optimization, and image modeling. We investigate the practical details of prompting to elicit coherent predictive distributions, and demonstrate their effectiveness at regression. Finally, we demonstrate the ability to usefully incorporate text into numerical predictions, improving predictive performance and giving quantitative structure that reflects qualitative descriptions. This lets us begin to explore the rich, grounded hypothesis space that LLMs implicitly encode.