Scenarios and Approaches for Situated Natural Language Explanations

📄 arXiv: 2406.05035v1 📥 PDF

作者: Pengshuo Qiu, Frank Rudzicz, Zining Zhu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-07

备注: 8 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出情境化自然语言解释数据集SBE，评估LLM在不同用户场景下的解释能力。

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

关键词: 自然语言解释 情境化学习 大型语言模型 提示工程 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有自然语言解释(NLE)缺乏对不同用户情境适应性的量化评估。
  2. 构建SBE数据集，包含针对不同受众的解释，并研究不同提示方法对LLM生成情境化NLE的影响。
  3. 实验表明，LLM能生成与目标情境更对齐的解释，且显式助手角色建模并非必要，上下文学习仅能学习模板。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)可以生成适应不同用户情境的自然语言解释(NLE)。然而，对于这种适应程度的量化评估仍然不足。为了弥补这一差距，我们收集了一个基准数据集，即情境化解释(Situation-Based Explanation, SBE)。该数据集包含100个待解释项(explanandum)，每个待解释项都配有针对三种不同受众类型的解释，例如教育者、学生和专业人士，从而使我们能够评估解释在多大程度上满足了这些不同群体的特定信息需求和情境，例如学生、教师和家长。对于每个“待解释项与受众”的情境，我们都包含了一个人工编写的解释。这些解释使我们能够计算分数，以量化LLM如何将解释适应于情境。我们在一系列不同规模的预训练语言模型上，研究了三种提示方法：基于规则的提示、元提示和上下文学习提示。我们发现：1)语言模型可以生成提示，从而产生与目标情境更精确对齐的解释；2)通过提示“你是一个有用的助手……”来显式地建模“助手”角色，对于情境化NLE任务来说不是必要的提示技术；3)上下文学习提示只能帮助LLM学习演示模板，但不能提高其推理性能。SBE和我们的分析促进了未来对生成情境化自然语言解释的研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型(LLM)生成的自然语言解释(NLE)缺乏针对不同用户情境的适应性的问题。现有方法难以量化评估LLM在不同情境下的解释能力，缺乏相应的基准数据集。

核心思路：论文的核心思路是构建一个情境化解释(SBE)数据集，该数据集包含针对不同受众（如学生、教师、专业人士）的解释，并以此为基础，评估LLM在不同提示方法下的情境化NLE生成能力。通过人工编写的解释作为ground truth，量化LLM生成的解释与目标情境的对齐程度。

技术框架：整体框架包括数据集构建和模型评估两部分。数据集构建方面，针对100个待解释项，为每个待解释项配对三种不同受众类型的解释。模型评估方面，采用三种提示方法（基于规则的提示、元提示和上下文学习提示）来引导LLM生成解释，并使用人工编写的解释计算分数，量化LLM的适应性。

关键创新：论文的关键创新在于构建了SBE数据集，为情境化NLE的研究提供了基准。此外，论文还系统地评估了不同提示方法对LLM生成情境化NLE的影响，并发现了一些有趣的结论，例如显式助手角色建模并非必要。

关键设计：SBE数据集的关键设计在于针对每个待解释项，都提供了针对不同受众的解释，从而能够评估LLM在不同情境下的适应性。在模型评估方面，论文采用了多种提示方法，并使用人工编写的解释作为ground truth，从而能够更准确地评估LLM的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，语言模型可以通过合适的提示生成与目标情境更精确对齐的解释。此外，研究发现显式地建模“助手”角色对于情境化NLE任务并非必要。上下文学习提示虽然可以帮助LLM学习演示模板，但不能显著提高其推理性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于教育、医疗、法律等领域，为不同背景的用户提供定制化的解释，提高信息的可理解性和利用率。例如，在教育领域，可以为不同年级的学生提供针对同一概念的不同解释，帮助他们更好地理解知识。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) can be used to generate natural language explanations (NLE) that are adapted to different users' situations. However, there is yet to be a quantitative evaluation of the extent of such adaptation. To bridge this gap, we collect a benchmarking dataset, Situation-Based Explanation. This dataset contains 100 explanandums. Each explanandum is paired with explanations targeted at three distinct audience types-such as educators, students, and professionals-enabling us to assess how well the explanations meet the specific informational needs and contexts of these diverse groups e.g. students, teachers, and parents. For each "explanandum paired with an audience" situation, we include a human-written explanation. These allow us to compute scores that quantify how the LLMs adapt the explanations to the situations. On an array of pretrained language models with varying sizes, we examine three categories of prompting methods: rule-based prompting, meta-prompting, and in-context learning prompting. We find that 1) language models can generate prompts that result in explanations more precisely aligned with the target situations, 2) explicitly modeling an "assistant" persona by prompting "You are a helpful assistant..." is not a necessary prompt technique for situated NLE tasks, and 3) the in-context learning prompts only can help LLMs learn the demonstration template but can't improve their inference performance. SBE and our analysis facilitate future research towards generating situated natural language explanations.