Let's Think Var-by-Var: Large Language Models Enable Ad Hoc Probabilistic Reasoning
作者: Shepard Xia, Brian Lu, Jason Eisner
分类: cs.CL
发布日期: 2024-12-03
💡 一句话要点
提出基于大语言模型的概率推理框架以解决不确定性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 概率推理 常识推理 估算问题 数据噪声
📋 核心要点
- 现有方法在处理不确定性问题时，往往缺乏有效的常识推理能力，导致结果不够准确。
- 本文提出通过大型语言模型提取常识，构建临时概率模型以解决估算问题，增强推理能力。
- 实验结果显示，该框架在处理实际数据集时，与直接提示基线相比，表现出相似的总变差距离，并对噪声具有良好的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
智能的一个标志是能够利用“常识”填补不明确的情境。本文提出从大型语言模型（LLMs）中提取常识，以便用于概率推理。我们关注于“估算”问题，例如“新泽西州纽瓦克的Airbnb房源价格是多少？”在没有数据的情况下，合理回答此类问题需要整合关于价格、地点及其他变量（如房产类型）之间关系的常识。我们的框架通过合成一个临时概率模型来回答此类问题，首先提示LLM提出与问题相关的随机变量，然后对其联合分布施加时刻约束，最后在对数线性家族中优化联合分布，以最大化约束满足度。实验表明，LLMs能够成功提出合理的变量，并且尽管提出的数值约束可能存在噪声，但联合优化能够有效调和这些约束。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在缺乏数据的情况下，如何利用常识进行有效的概率推理。现有方法在处理此类不确定性问题时，往往无法充分利用常识，导致推理结果不准确。
核心思路：论文的核心思路是通过大型语言模型提取与问题相关的随机变量，并构建一个临时概率模型。通过优化这些变量的联合分布，最大化约束满足度，从而实现更准确的推理。
技术框架：整体架构包括三个主要阶段：首先，提示LLM提出与问题相关的随机变量；其次，对这些变量的联合分布施加时刻约束；最后，在对数线性家族中优化联合分布，以实现约束的最大满足。
关键创新：最重要的技术创新在于将大型语言模型与概率推理相结合，提出了一种新的框架来处理不确定性问题。这一方法与传统的基于数据的推理方法本质上不同，能够更好地利用常识。
关键设计：在关键设计方面，论文设置了适当的时刻约束，并选择了对数线性模型作为联合分布的优化目标。通过这种设计，能够有效地处理噪声并提高结果的准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的框架在处理来自三个真实世界表格数据集的概率问题时，与直接提示基线相比，表现出相似的总变差距离，并且在面对噪声时同样展现出良好的鲁棒性，证明了该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、市场分析和决策支持等。通过利用大语言模型的常识推理能力，可以在缺乏数据的情况下，提供更为准确的估算和建议，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
A hallmark of intelligence is the ability to flesh out underspecified situations using "common sense." We propose to extract that common sense from large language models (LLMs), in a form that can feed into probabilistic inference. We focus our investigation on $\textit{guesstimation}$ questions such as "How much are Airbnb listings in Newark, NJ?" Formulating a sensible answer without access to data requires drawing on, and integrating, bits of common knowledge about how $\texttt{Price}$ and $\texttt{Location}$ may relate to other variables, such as $\texttt{Property Type}$. Our framework answers such a question by synthesizing an $\textit{ad hoc}$ probabilistic model. First we prompt an LLM to propose a set of random variables relevant to the question, followed by moment constraints on their joint distribution. We then optimize the joint distribution $p$ within a log-linear family to maximize the overall constraint satisfaction. Our experiments show that LLMs can successfully be prompted to propose reasonable variables, and while the proposed numerical constraints can be noisy, jointly optimizing for their satisfaction reconciles them. When evaluated on probabilistic questions derived from three real-world tabular datasets, we find that our framework performs comparably to a direct prompting baseline in terms of total variation distance from the dataset distribution, and is similarly robust to noise.