Language Models Benefit from Preparation with Elicited Knowledge
作者: Jiacan Yu, Hannah An, Lenhart K. Schubert
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-09-02 (更新: 2025-05-23)
💡 一句话要点
提出PREP方法，通过知识引导提升语言模型在问答任务中的性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 知识问答 语言模型 提示学习 常识推理 知识提取
📋 核心要点
- 现有零样本思维链方法在依赖知识的问答任务中表现不足，无法有效利用语言模型内部知识。
- PREP方法通过显式地让语言模型先提取相关知识，再进行问答，从而提升模型性能。
- 实验表明，PREP方法在多个数据集上均优于其他方法，证明了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为PREP的简单提示技术，旨在提升语言模型在问答（QA）任务中的表现，尤其是在那些依赖于相关知识而非复杂推理链的任务中。PREP方法利用两个语言模型实例：第一个模型（LM1）生成相关信息，第二个模型（LM2）接收这些信息并回答问题。这种设计旨在更好地利用语言模型的指令遵循能力。PREP适用于各种QA任务，无需针对特定领域进行提示工程。该方法在一个包含100个QA问题的自建数据集上开发，该数据集源于一个详细的图解数据集，该数据集指定了人工制品的零件和材料组成。这些问题询问两种人工制品中哪一种不太可能与另一种人工制品共享材料。这些问题旨在探测语言模型对不同人工制品零件结构中共享材料的知识。在自建数据集和三个已发布的常识推理数据集上测试了该方法。结果表明，PREP方法的平均准确率始终高于所有其他测试方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决语言模型在需要大量知识的问答任务中表现不佳的问题。现有的零样本思维链方法虽然在推理方面表现出色，但在知识检索和利用方面存在不足，导致模型无法有效利用其内部存储的知识。
核心思路：论文的核心思路是将问答过程分解为两个阶段：知识提取和答案生成。通过显式地引导语言模型首先提取相关知识，然后再利用这些知识回答问题，从而提高模型在知识密集型问答任务中的性能。这种方法旨在更好地利用语言模型的指令遵循能力。
技术框架：PREP方法包含两个主要阶段：1) 知识提取阶段：使用第一个语言模型（LM1）根据问题生成相关信息。2) 答案生成阶段：将提取的知识与原始问题一起输入到第二个语言模型（LM2）中，由LM2生成最终答案。用户将LM1提取的信息提供给LM2，辅助LM2进行回答。
关键创新：PREP方法的关键创新在于其显式的知识提取步骤。与传统的端到端问答方法不同，PREP方法将知识提取和答案生成分离，使得模型能够更有效地利用其内部知识。此外，PREP方法无需针对特定领域进行提示工程，具有较强的通用性。
关键设计：PREP方法的关键设计在于两个语言模型的选择和提示方式。论文中没有明确说明具体使用的语言模型类型和大小，但强调了指令遵循能力的重要性。提示方式的设计旨在引导LM1提取与问题相关的知识，并引导LM2利用这些知识生成准确的答案。具体的提示词设计未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，PREP方法在自建数据集和三个已发布的常识推理数据集上均取得了优于其他方法的性能。具体而言，PREP方法的平均准确率始终高于所有其他测试方法，证明了其在知识密集型问答任务中的有效性。具体的性能提升幅度未知。
🎯 应用场景
PREP方法可应用于各种需要知识的问答场景，例如智能客服、知识库问答、教育辅导等。该方法能够提升语言模型在这些场景中的准确性和可靠性，从而提供更好的用户体验。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的任务，例如信息检索、文本摘要等。
📄 摘要（原文）
The zero-shot chain of thought (CoT) approach is often used in question answering (QA) by language models (LMs) for tasks that require multiple reasoning steps. However, some QA tasks hinge more on accessing relevant knowledge than on chaining reasoning steps. We introduce a simple prompting technique, called PREP, that involves using two instances of LMs: the first (LM1) generates relevant information, and the second (LM2) receives the information from the user and answers the question. This design is intended to make better use of the LM's instruction-following capability. PREP is applicable across various QA tasks without domain-specific prompt engineering. PREP is developed on a dataset of 100 QA questions, derived from an extensive schematic dataset specifying artifact parts and material composition. These questions ask which of two artifacts is less likely to share materials with another artifact. Such questions probe the LM's knowledge of shared materials in the part structure of different artifacts. We test our method on our parts-and-materials dataset and three published commonsense reasoning datasets. The average accuracy of our method is consistently higher than that of all the other tested methods across all the tested datasets.