LLM$\times$MapReduce: Simplified Long-Sequence Processing using Large Language Models

📄 arXiv: 2410.09342v1 📥 PDF

作者: Zihan Zhou, Chong Li, Xinyi Chen, Shuo Wang, Yu Chao, Zhili Li, Haoyu Wang, Rongqiao An, Qi Shi, Zhixing Tan, Xu Han, Xiaodong Shi, Zhiyuan Liu, Maosong Sun

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-12

备注: Work in Progress. Code: https://github.com/thunlp/LLMxMapReduce

💡 一句话要点

提出LLM×MapReduce框架，通过分治策略简化长文本处理，提升长文本理解能力。

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

关键词: 长文本处理 大型语言模型 分治策略 信息聚合 上下文学习

📋 核心要点

  1. 现有长文本处理方法受限于LLM的上下文窗口大小，难以有效捕捉长程依赖关系，导致理解不完整。
  2. LLM×MapReduce框架采用分治策略，将长文本分割处理，并通过信息协议和置信度校准解决块间依赖和冲突问题。
  3. 实验表明，LLM×MapReduce在长文本理解任务上优于现有长上下文LLM，且具有良好的模型泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的、无需训练的框架LLM×MapReduce，用于处理长文本，利用分而治之的策略来实现全面的文档理解。该框架将整个文档分割成若干块，供大型语言模型（LLM）读取，然后聚合中间答案以生成最终输出。分而治之的长文本处理框架的主要挑战在于分割文档时可能丢失重要的长程信息，这可能导致模型基于分割的文本产生不完整或不正确的答案。丢失的长程信息可以分为两类：块间依赖和块间冲突。本文设计了一种结构化信息协议，以更好地应对块间依赖，并设计了一种上下文置信度校准机制来解决块间冲突。实验结果表明，LLM×MapReduce可以优于具有代表性的开源和商业长上下文LLM，并且适用于几种不同的模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在处理超长文本时面临上下文窗口的限制，无法有效捕捉文本中存在的长程依赖关系，导致在需要全局信息理解的任务中表现不佳。直接扩展LLM的上下文窗口需要大量的计算资源和训练数据，成本高昂。因此，如何利用现有LLM高效处理长文本是一个重要的研究问题。

核心思路：论文的核心思路是采用“分而治之”的策略，将长文本分割成多个较小的块，分别由LLM进行处理，然后将各个块的中间结果进行聚合，得到最终的输出。这种方法可以有效降低对LLM上下文窗口长度的要求，同时允许模型并行处理不同的文本块，提高处理效率。为了解决分割文本带来的长程信息丢失问题，论文提出了结构化信息协议和上下文置信度校准机制。

技术框架：LLM×MapReduce框架主要包含以下几个阶段：1) 文本分割：将长文本分割成多个块，每个块的大小控制在LLM的上下文窗口范围内。2) LLM处理：每个文本块由LLM独立处理，生成中间结果。3) 信息聚合：将各个块的中间结果进行聚合，生成最终的输出。在聚合过程中，使用结构化信息协议来传递块间的依赖关系，并使用上下文置信度校准机制来解决块间的冲突。

关键创新：该框架的关键创新在于：1) 提出了结构化信息协议，用于在不同的文本块之间传递依赖关系，从而缓解因文本分割导致的长程信息丢失问题。2) 提出了上下文置信度校准机制，用于解决不同文本块之间可能存在的冲突，提高最终输出的准确性。3) 提出了一个通用的分治框架，可以应用于不同的LLM，而无需对LLM进行额外的训练。

关键设计：结构化信息协议的设计包括定义需要传递的关键信息类型（例如，实体、关系、事件等）以及信息的表示方式。上下文置信度校准机制的设计包括定义置信度的计算方法（例如，基于LLM的输出概率）以及校准策略（例如，选择置信度最高的答案）。具体的参数设置和损失函数取决于具体的应用场景和LLM的选择，论文中没有给出通用的设置。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM×MapReduce框架在多个长文本理解任务上优于现有的开源和商业长上下文LLM。例如，在某些任务上，LLM×MapReduce的性能提升超过10%。此外，该框架还具有良好的模型泛化能力，可以应用于不同的LLM，而无需进行额外的训练。

🎯 应用场景

LLM×MapReduce框架可广泛应用于需要处理长文本的各种场景，例如：长文档摘要、法律文本分析、金融报告解读、科学文献综述、小说情节理解等。该框架能够有效提升LLM在这些场景下的性能，帮助用户更好地理解和利用长文本信息，具有重要的实际应用价值和商业潜力。

📄 摘要（原文）

Enlarging the context window of large language models (LLMs) has become a crucial research area, particularly for applications involving extremely long texts. In this work, we propose a novel training-free framework for processing long texts, utilizing a divide-and-conquer strategy to achieve comprehensive document understanding. The proposed LLM$\times$MapReduce framework splits the entire document into several chunks for LLMs to read and then aggregates the intermediate answers to produce the final output. The main challenge for divide-and-conquer long text processing frameworks lies in the risk of losing essential long-range information when splitting the document, which can lead the model to produce incomplete or incorrect answers based on the segmented texts. Disrupted long-range information can be classified into two categories: inter-chunk dependency and inter-chunk conflict. We design a structured information protocol to better cope with inter-chunk dependency and an in-context confidence calibration mechanism to resolve inter-chunk conflicts. Experimental results demonstrate that LLM$\times$MapReduce can outperform representative open-source and commercial long-context LLMs, and is applicable to several different models.