Conceptual In-Context Learning and Chain of Concepts: Solving Complex Conceptual Problems Using Large Language Models

📄 arXiv: 2412.15309v1 📥 PDF

作者: Nishtha N. Vaidya, Thomas Runkler, Thomas Hubauer, Veronika Haderlein-Hoegberg, Maja Mlicic Brandt

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-12-19

备注: Accepted to 2025 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Natural Language Processing and Social Media

💡 一句话要点

提出概念内上下文学习与概念链，增强LLM解决复杂概念问题的能力

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

关键词: 大型语言模型 概念内上下文学习 概念链 浅层定制方法 复杂概念问题

📋 核心要点

  1. 现有LLM在解决科学和工程等复杂概念问题时，缺乏必要的领域知识和推理能力。
  2. 论文提出概念内上下文学习(C-ICL)和概念链(CoC)两种浅层定制方法，增强LLM的概念信息。
  3. 实验表明，新方法在数据模型生成任务上优于传统ICL和CoT，正确率提升显著，并减少了幻觉。

📝 摘要（中文）

本文针对大型语言模型(LLM)在解决科学和工程领域复杂概念问题时缺乏特定概念信息(CI)的问题，提出了两种新颖的LLM浅层定制方法(SCM)：概念内上下文学习(C-ICL)和概念链(CoC)。这两种算法旨在通过增强LLM的CI来解决复杂概念问题。论文以工程/工业领域中基于数据建模指南的概念信息生成专有数据模型为例，在不同规模的OpenAI LLM上，针对句法和语义正确性、时间和成本等四个评估指标，对提出的算法进行了评估。结果表明，与现有的LLM SCM（如上下文学习(ICL)和思维链(CoT)）相比，所提出的算法表现更好。与CoT相比，C-ICL和CoC的响应正确率分别提高了30.6%和29.88%。定性分析表明，新的SCM激活了LLM中先前在现有SCM中未观察到的涌现能力，使问题解决过程更加透明，并减少了幻觉和模型响应复制提示示例的倾向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在处理需要特定概念信息（CI）的复杂概念问题时表现不佳的问题。例如，在工程领域，生成符合特定数据建模指南的专有数据模型需要LLM具备相关的数学、逻辑、流程信息和工程规范等知识。现有方法，如直接使用预训练的LLM或简单的上下文学习（ICL），无法有效利用这些概念信息，导致生成的数据模型质量不高。思维链（CoT）虽然能引导LLM进行逐步推理，但仍然难以充分利用领域知识，容易产生幻觉和复制提示示例。

核心思路：论文的核心思路是通过浅层定制方法（SCM）增强LLM的概念信息。具体而言，C-ICL通过在上下文中提供更丰富的概念信息示例，引导LLM学习和应用相关概念。CoC则通过将问题分解为一系列概念步骤，引导LLM逐步推理，从而更好地利用领域知识。这样设计的目的是让LLM能够更好地理解和应用概念信息，从而提高解决复杂概念问题的能力。

技术框架：整体流程包括：1）问题定义：明确需要解决的复杂概念问题，例如生成符合特定数据建模指南的专有数据模型。2）概念信息准备：收集和整理相关的概念信息，例如数据建模指南、数学公式、逻辑规则等。3）模型定制：使用C-ICL或CoC方法对LLM进行浅层定制，使其能够更好地利用概念信息。C-ICL通过构建包含丰富概念信息的上下文示例来引导LLM学习。CoC则将问题分解为一系列概念步骤，并引导LLM逐步推理。4）模型评估：使用一系列指标评估模型在解决复杂概念问题上的性能，例如句法和语义正确性、时间和成本等。

关键创新：论文的关键创新在于提出了C-ICL和CoC两种新的LLM浅层定制方法。与现有的ICL和CoT相比，C-ICL更注重在上下文中提供丰富的概念信息示例，而CoC更注重将问题分解为一系列概念步骤，引导LLM逐步推理。这两种方法能够更好地利用领域知识，减少幻觉，并提高解决复杂概念问题的能力。与现有方法的本质区别在于，C-ICL和CoC更显式地利用了概念信息，并引导LLM进行概念推理。

关键设计：C-ICL的关键设计在于如何构建包含丰富概念信息的上下文示例。这需要仔细选择和组织示例，使其能够覆盖问题的各个方面，并引导LLM学习和应用相关概念。CoC的关键设计在于如何将问题分解为一系列概念步骤。这需要对问题进行深入分析，并确定合适的概念步骤，使其能够引导LLM逐步推理，并最终解决问题。论文中没有明确提及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，这表明该方法主要关注于如何利用现有的LLM，而不是修改LLM的内部结构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，C-ICL和CoC在数据模型生成任务上显著优于传统的ICL和CoT方法。具体而言，与CoT相比，C-ICL和CoC的响应正确率分别提高了30.6%和29.88%。此外，定性分析表明，新的SCM激活了LLM中先前未观察到的涌现能力，使问题解决过程更加透明，并减少了幻觉和模型响应复制提示示例的倾向。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于科学和工程领域，例如辅助数据模型生成、智能设计、故障诊断、知识发现等。通过增强LLM的概念理解和推理能力，可以提高问题解决效率和质量，降低人工成本，并促进相关领域的创新发展。未来，该方法有望扩展到更多领域，例如医疗、金融、法律等，为各行业提供更智能化的解决方案。

📄 摘要（原文）

Science and engineering problems fall in the category of complex conceptual problems that require specific conceptual information (CI) like math/logic -related know-how, process information, or engineering guidelines to solve them. Large Language Models (LLMs) are promising agents to solve such complex conceptual problems due to their implications in advancing engineering and science tasks like assisted problem-solving. But vanilla LLMs, trained on open-world data, lack the necessary CI. In this work, we specifically explore shallow customization methods (SCMs) of LLMs for solving complex conceptual problems. We propose two novel SCM algorithms for LLM, to augment LLMs with CI and enable LLMs to solve complex conceptual problems: Conceptual In-Context Learning (C-ICL) and Chain of Concepts (CoC). The problem tackled in this paper is generation of proprietary data models in the engineering/industry domain based on conceptual information in data modelling guidelines. We evaluate our algorithms on varied sizes of the OpenAI LLMs against four evaluation metrics related to syntactic and semantic correctness, time and cost incurred. The proposed algorithms perform better than currently popular LLM SCMs like In-context Learning (ICL) and Chain of Thoughts (CoT). It was observed that as compared to CoT, response correctness increased by 30.6% and 29.88% for the new SCMs C-ICL and CoC respectively. Qualitative analysis suggests that the proposed new SCMs activate emergent capabilities in LLMs, previously unobserved in the existing SCMs. They make problem-solving processes more transparent and reduce hallucinations and the tendency of model responses to copy examples from prompts (parroting).