An Effective Framework to Help Large Language Models Handle Numeric-involved Long-context Tasks

📄 arXiv: 2411.10145v2 📥 PDF

作者: Yijiong Yu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-11-15 (更新: 2024-12-04)

💡 一句话要点

提出一种高效框架，提升大语言模型在数值型长文本任务中的表现

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

关键词: 长文本处理 数值计算 大语言模型 任务分解 代码生成

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在处理长文本中的数值计算任务时，性能显著下降，无法有效处理复杂信息。
  2. 该论文提出一种工作流程，将任务分解为判断、提取、代码处理和结论四个子任务，降低模型复杂度。
  3. 实验结果表明，该工作流程不仅提高了准确性，还显著降低了API调用成本，提升了效率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在处理长文本方面表现出卓越的能力，并在传统检索任务中几乎达到完美的性能。然而，当涉及到长文本中的数值计算时，它们的性能会显著下降。由于LLM在同时处理复杂和海量信息方面存在固有的局限性，因此当前的LLM在正常设置下通常无法解决涉及数值的长文本任务。一些类似CoT的提示方法可以提高准确性，但需要大量的输出token，这既昂贵又缓慢。为了解决这个问题，我们提出了一种工作流程，将涉及数值的长文本任务分解为4个低级子任务：判断、提取、使用代码处理和结论。前两个子任务相对简单，这使我们能够使用较小的模型来有效地处理长文本。当需要数值计算时，我们使用LLM生成的代码来避免LLM不擅长计算的缺点。在两个涉及数值的长文本基准测试中的结果表明，我们的工作流程不仅可以提高准确性，还可以显著降低API调用的成本。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在处理涉及数值计算的长文本任务时表现不佳。主要痛点在于，模型难以同时处理长文本中的复杂信息和进行精确的数值计算。传统的Chain-of-Thought (CoT) 方法虽然可以提高准确率，但会产生大量的输出token，导致计算成本高昂且速度缓慢。

核心思路：该论文的核心思路是将复杂的数值型长文本任务分解为多个简单的子任务，从而降低每个子任务的难度，并允许使用更小、更高效的模型来处理部分子任务。此外，利用LLM生成代码来执行数值计算，避免了LLM自身在数值计算方面的不足。

技术框架：该框架包含四个主要阶段：1) 判断 (Judging)：判断输入文本是否包含需要进行数值计算的内容。2) 提取 (Extracting)：从长文本中提取出与数值计算相关的关键信息。3) 代码处理 (Processing with Code)：利用LLM生成代码来执行提取出的数值计算。4) 结论 (Conclusion)：根据代码执行的结果，生成最终的结论或答案。

关键创新：该方法最重要的创新点在于任务分解和代码生成相结合。通过任务分解，降低了对模型处理长文本和复杂计算能力的要求；通过代码生成，利用LLM的编程能力弥补了其数值计算的不足。这种混合方法能够更有效地处理数值型长文本任务。

关键设计：在具体实现上，可以使用较小的语言模型（例如，专门针对长文本处理优化的模型）来执行判断和提取子任务，以提高效率。代码生成阶段可以使用提示工程（Prompt Engineering）来引导LLM生成更准确、更可靠的代码。对于生成的代码，可以进行安全性和正确性验证，以确保结果的可靠性。此外，可以根据具体的任务类型和数据特点，对各个子任务进行定制化的优化。

🖼️ 关键图片

img_0

📊 实验亮点

该论文在两个数值型长文本基准测试中验证了所提出的工作流程的有效性。实验结果表明，该方法不仅提高了任务的准确性，还显著降低了API调用的成本。具体的数据提升和成本降低的幅度在论文中进行了详细的量化分析，证明了该方法的优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融报告分析、科学文献解读、法律合同审查等领域，这些领域通常涉及大量的文本数据和复杂的数值计算。该框架能够帮助人们更高效、更准确地从长文本中提取关键信息并进行分析，具有重要的实际应用价值和潜力。未来，该方法可以进一步扩展到其他类型的复杂任务中。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in handling long texts and have almost perfect performance in traditional retrieval tasks. However, their performance significantly degrades when it comes to numerical calculations in the long-context. Numeric-involved long-context tasks typically cannot be addressed by current LLMs in normal settings due to their inherent limitations in simultaneously handling complex and massive information. Some CoT like prompting methods can improve accuracy but demands massive output tokens, which is costly and slow. To address this issue, we propose a workflow, which decompose a numeric-involved long-context task into 4 low-level subtasks: judging, extracting and processing with code and conclusion. The former 2 subtasks is relatively simple, which allows us to use smaller models for efficiently processing long context. When numerical calculations are required, we use code generated by LLMs to avoid the disadvantage of LLM not being good at calculations. The results in 2 numeric-involved long-context benchmarks demonstrate our workflow can not only improve accuracy, but also significantly reduce the cost of API calls.