Latent Factor Models Meets Instructions: Goal-conditioned Latent Factor Discovery without Task Supervision

📄 arXiv: 2502.15147v2 📥 PDF

作者: Zhouhang Xie, Tushar Khot, Bhavana Dalvi Mishra, Harshit Surana, Julian McAuley, Peter Clark, Bodhisattwa Prasad Majumder

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-21 (更新: 2025-04-27)

备注: NAACL 2025

💡 一句话要点

Instruct-LF：结合指令LLM与隐因子模型，实现无任务监督的隐概念发现

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

关键词: 隐因子模型 指令学习 大型语言模型 无监督学习 知识发现 文本理解 目标导向

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖LLM直接从非结构化文档中发现概念，但LLM的推理能力有限，在噪声数据或超出其知识范围时表现不佳。
  2. Instruct-LF结合LLM的指令遵循能力和统计模型，利用LLM提取属性，再通过梯度优化发现隐藏因子，提升概念发现的鲁棒性。
  3. 实验表明，Instruct-LF在电影推荐、文本世界导航和法律文档分类等任务中，性能优于现有基线，且更受人类偏好。

📝 摘要（中文）

本文提出Instruct-LF，一个面向目标的隐因子发现系统，它将LLM的指令遵循能力与统计模型相结合，以处理大型、嘈杂的数据集，在这些数据集中，仅靠LLM的推理能力不足。Instruct-LF利用LLM从文档中提取细粒度的、与目标相关的属性，估计这些属性在整个数据集中的存在情况，并应用基于梯度的优化来发现隐藏因子，其中每个因子由一组共现属性表示。在电影推荐、文本世界导航和法律文档分类任务中，Instruct-LF生成的潜在因子提高了下游任务性能，相比最佳基线提高了5-52%，并且在人工评估中，平均比最佳替代方案更受欢迎1.8倍。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从大量非结构化文档中发现有意义的、与特定目标相关的隐概念的问题。现有方法主要依赖大型语言模型（LLM）的推理能力，但当数据集中存在噪声、LLM知识不足或推理能力受限时，发现的概念质量会显著下降。现有方法缺乏处理大规模噪声数据的有效机制，并且难以保证发现的概念与目标的相关性。

核心思路：Instruct-LF的核心思路是将LLM的指令遵循能力与统计模型相结合。首先，利用LLM根据给定的目标指令，从文档中提取细粒度的属性。然后，通过统计模型估计这些属性在整个数据集中的存在情况，从而降低噪声的影响。最后，利用梯度优化方法，发现隐藏的因子，每个因子代表一组共现的属性，从而实现对隐概念的有效建模。

技术框架：Instruct-LF的整体框架包含以下几个主要模块： 1. 属性提取模块：利用LLM，根据给定的目标指令，从文档中提取细粒度的属性。 2. 属性估计模块：使用统计模型，估计提取的属性在整个数据集中的存在情况。 3. 隐因子发现模块：利用梯度优化方法，发现隐藏的因子，每个因子代表一组共现的属性。 4. 下游任务应用模块：将发现的隐因子应用于下游任务，如推荐、导航和分类。

关键创新：Instruct-LF的关键创新在于将LLM的指令遵循能力与统计模型相结合，从而克服了现有方法在处理大规模噪声数据和保证概念相关性方面的局限性。与直接依赖LLM推理的方法不同，Instruct-LF通过统计建模降低了噪声的影响，并通过梯度优化方法发现了更鲁棒的隐因子。此外，Instruct-LF利用LLM提取细粒度的属性，为后续的隐因子发现提供了更丰富的信息。

关键设计：Instruct-LF的关键设计包括： 1. LLM的选择和指令设计：选择合适的LLM，并设计有效的指令，以确保LLM能够准确地从文档中提取与目标相关的属性。 2. 属性估计方法：使用合适的统计模型，如逻辑回归或朴素贝叶斯，估计属性在整个数据集中的存在情况。 3. 梯度优化方法：设计合适的损失函数和优化算法，以确保能够有效地发现隐藏的因子。损失函数可以基于属性的共现频率或下游任务的性能指标。 4. 因子表示：每个因子被表示为一个属性簇，通过计算属性之间的相似度或共现频率来确定簇的成员。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Instruct-LF在电影推荐、文本世界导航和法律文档分类任务中，相比最佳基线，性能提升了5-52%。在人工评估中，Instruct-LF发现的隐因子平均比最佳替代方案更受欢迎1.8倍。这些结果表明，Instruct-LF能够有效地发现有意义的隐概念，并提高下游任务的性能。

🎯 应用场景

Instruct-LF具有广泛的应用前景，可应用于推荐系统、信息检索、文本挖掘、知识发现等领域。例如，在电影推荐中，可以发现用户偏好的隐藏因素；在法律文档分类中，可以自动识别文档的关键主题。该研究有助于提升AI系统在复杂、非结构化数据环境下的理解和推理能力，促进人机协作。

📄 摘要（原文）

Instruction-following LLMs have recently allowed systems to discover hidden concepts from a collection of unstructured documents based on a natural language description of the purpose of the discovery (i.e., goal). Still, the quality of the discovered concepts remains mixed, as it depends heavily on LLM's reasoning ability and drops when the data is noisy or beyond LLM's knowledge. We present Instruct-LF, a goal-oriented latent factor discovery system that integrates LLM's instruction-following ability with statistical models to handle large, noisy datasets where LLM reasoning alone falls short. Instruct-LF uses LLMs to propose fine-grained, goal-related properties from documents, estimates their presence across the dataset, and applies gradient-based optimization to uncover hidden factors, where each factor is represented by a cluster of co-occurring properties. We evaluate latent factors produced by Instruct-LF on movie recommendation, text-world navigation, and legal document categorization tasks. These interpretable representations improve downstream task performance by 5-52% than the best baselines and were preferred 1.8 times as often as the best alternative, on average, in human evaluation.