Learning to Solve Domain-Specific Calculation Problems with Knowledge-Intensive Programs Generator

📄 arXiv: 2412.09280v1 📥 PDF

作者: Chengyuan Liu, Shihang Wang, Lizhi Qing, Jun Lin, Ji Zhang, Fei Wu, Kun Kuang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-12

备注: Under review

💡 一句话要点

提出KIPG：利用知识密集型程序生成器解决领域特定计算问题

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

关键词: 领域特定计算 知识密集型程序生成 大型语言模型 法律领域 迭代偏好对齐

📋 核心要点

  1. 领域LLM在处理涉及复杂领域规则和知识文档的计算问题时面临挑战，现有方法难以有效利用领域知识。
  2. KIPG通过生成知识密集型程序，将领域知识融入计算过程，从而解决复杂计算问题。
  3. 在法律领域的实验表明，KIPG能够有效解决领域特定计算问题，并且具有跨领域适应性。

📝 摘要（中文）

本文针对领域特定的大型语言模型（LLM）在处理知识密集型计算问题时面临的挑战，提出了一种名为KIPG（Knowledge-Intensive Programs Generator）的流水线方法。该方法通过生成知识密集型程序，并结合领域特定文档来更有效地解决这些问题。对于每个查询，KIPG首先提取关键变量，然后利用生成的程序计算依赖于领域知识的结果。通过迭代偏好对齐，代码生成器能够学习并提高其与领域知识的逻辑一致性。以法律领域为例，实验证明了该流水线的有效性，并对各个模块进行了深入分析。此外，该代码生成器无需在新知识上进行训练，即可适应其他领域。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决领域特定计算问题，这类问题通常需要复杂的领域知识和规则才能解决。现有方法，特别是直接使用LLM的方法，在处理这类问题时，由于缺乏对领域知识的深入理解和有效利用，往往表现不佳。痛点在于LLM难以将领域知识融入到计算过程中，导致结果不准确或不一致。

核心思路：论文的核心思路是利用知识密集型程序生成器（KIPG），将领域知识显式地编码到程序中，然后利用生成的程序进行计算。这样可以将LLM的推理能力与领域知识相结合，从而更有效地解决领域特定计算问题。这种方法的核心在于将问题分解为程序，程序可以调用领域知识进行计算。

技术框架：KIPG的整体框架是一个流水线，主要包含以下几个模块：1) 关键变量提取：从输入查询中提取关键变量。2) 知识密集型程序生成：根据领域特定文档，生成包含领域知识的程序。3) 程序执行：执行生成的程序，计算结果。4) 迭代偏好对齐：通过迭代优化，使代码生成器生成的程序更符合领域知识的逻辑。

关键创新：最重要的创新点在于知识密集型程序生成器，它能够将领域知识显式地编码到程序中。与现有方法相比，KIPG不是直接让LLM进行计算，而是利用程序作为桥梁，将LLM的推理能力与领域知识相结合。这种方法能够更有效地利用领域知识，提高计算的准确性和一致性。

关键设计：论文中提到使用迭代偏好对齐来优化代码生成器，具体的技术细节未知。但可以推测，可能使用了强化学习或监督学习的方法，通过人工标注或自动生成的数据，来训练代码生成器，使其生成的程序更符合领域知识的逻辑。具体的损失函数和网络结构未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文以法律领域为例进行了实验，证明了KIPG的有效性。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调KIPG能够提高计算的准确性和一致性。此外，实验还表明，KIPG具有跨领域适应性，无需在新知识上进行训练即可应用于其他领域。这些实验结果表明KIPG具有很高的实用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于法律、金融、医疗等多个领域，解决需要专业知识和复杂计算的实际问题。例如，在法律领域，可以辅助律师进行案件分析和判决预测；在金融领域，可以用于风险评估和投资决策。未来，该技术有望进一步提升领域LLM的专业能力，推动人工智能在各行业的应用。

📄 摘要（原文）

Domain Large Language Models (LLMs) are developed for domain-specific tasks based on general LLMs. But it still requires professional knowledge to facilitate the expertise for some domain-specific tasks. In this paper, we investigate into knowledge-intensive calculation problems. We find that the math problems to be challenging for LLMs, when involving complex domain-specific rules and knowledge documents, rather than simple formulations of terminologies. Therefore, we propose a pipeline to solve the domain-specific calculation problems with Knowledge-Intensive Programs Generator more effectively, named as KIPG. It generates knowledge-intensive programs according to the domain-specific documents. For each query, key variables are extracted, then outcomes which are dependent on domain knowledge are calculated with the programs. By iterative preference alignment, the code generator learns to improve the logic consistency with the domain knowledge. Taking legal domain as an example, we have conducted experiments to prove the effectiveness of our pipeline, and extensive analysis on the modules. We also find that the code generator is also adaptable to other domains, without training on the new knowledge.