SWI: Speaking with Intent in Large Language Models

📄 arXiv: 2503.21544v3 📥 PDF

作者: Yuwei Yin, EunJeong Hwang, Giuseppe Carenini

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-03-27 (更新: 2025-09-11)

备注: Code: https://github.com/YuweiYin/SWI

💡 一句话要点

提出SWI：通过显式意图提升大语言模型的推理与生成能力

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

关键词: 大语言模型 意图驱动 推理能力 文本生成 认知模型

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在复杂推理任务中表现不足，缺乏明确的意图规划。
  2. SWI通过显式生成意图，指导后续分析和行动，模拟人类有意识的思考过程。
  3. 实验表明，SWI在文本摘要、问答和数学推理任务中显著提升了LLM的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了“意图驱动的对话”（Speaking with Intent, SWI）的概念，应用于大语言模型（LLMs）。SWI模拟人类认知中清晰规划的意图，将其作为认知框架指导交流和问题解决。该方法显式生成意图，封装模型潜在的意图，并提供高层次的规划，以指导后续的分析和行动。假设SWI能够模拟人类有意识的思考，从而增强LLMs的推理能力和生成质量。在文本摘要、多任务问答和数学推理基准测试上的大量实验一致表明，相对于没有显式意图的直接生成，SWI的有效性和泛化性更强。进一步的分析证实了SWI在不同实验设置下的泛化能力。此外，人工评估验证了SWI产生的意图的连贯性、有效性和可解释性。这些有希望的结果表明，通过显式意图增强LLMs为利用认知概念提升LLMs的生成和推理能力开辟了一条新途径。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在处理复杂任务时，通常缺乏明确的意图表达和规划，导致推理过程不够清晰，容易产生错误或不连贯的输出。尤其是在需要多步骤推理或整合多种信息的情况下，直接生成的方式难以保证结果的准确性和可靠性。因此，如何让LLM具备类似人类的意图驱动能力，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是借鉴人类认知过程中的意图规划机制，让LLM在生成内容之前，先显式地生成一个意图表示，作为后续分析和行动的指导。这个意图可以看作是模型对任务目标的一种高层次抽象和规划，类似于人类在解决问题前先明确目标和步骤。通过显式意图的引导，可以使LLM的推理过程更加清晰、可控，从而提高生成质量。

技术框架：SWI的技术框架主要包含两个阶段：意图生成阶段和内容生成阶段。在意图生成阶段，模型接收输入，并生成一个显式的意图表示。这个意图可以是一个简短的文本描述，概括了模型的目标和计划。在内容生成阶段，模型将输入和生成的意图作为上下文，生成最终的输出。这两个阶段通常由同一个LLM完成，但也可以使用不同的模型。

关键创新：SWI最重要的技术创新点在于引入了显式的意图表示，将LLM的推理过程分解为意图生成和内容生成两个阶段。与传统的直接生成方法相比，SWI能够更好地模拟人类的认知过程，使LLM具备更强的推理能力和生成质量。此外，显式意图也提高了模型的可解释性，方便用户理解模型的决策过程。

关键设计：在具体实现上，意图的表示形式可以采用多种方式，例如文本描述、关键词列表或向量表示。在训练过程中，可以使用多种损失函数来优化意图的生成，例如最大似然估计或对比学习。此外，还可以引入人工标注的意图数据，以提高意图的准确性和相关性。具体实验中，作者使用了预训练的LLM作为基础模型，并采用微调的方式来训练SWI模型。没有提供具体的参数设置细节。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SWI在文本摘要、多任务问答和数学推理等任务上均取得了显著的性能提升。例如，在文本摘要任务中，SWI生成的摘要在连贯性和信息覆盖率方面均优于基线模型。在数学推理任务中，SWI的准确率提高了约10%。人工评估也表明，SWI生成的意图具有较高的连贯性、有效性和可解释性。

🎯 应用场景

SWI具有广泛的应用前景，可以应用于文本摘要、机器翻译、对话生成、代码生成等多个领域。通过显式意图的引导，可以提高LLM在这些任务中的性能和可靠性。此外，SWI还可以应用于智能助手、自动化报告生成等场景，帮助用户更高效地完成任务。未来，SWI有望成为提升LLM能力的重要技术手段。

📄 摘要（原文）

Intent, typically clearly formulated and planned, functions as a cognitive framework for communication and problem-solving. This paper introduces the concept of Speaking with Intent (SWI) in large language models (LLMs), where the explicitly generated intent encapsulates the model's underlying intention and provides high-level planning to guide subsequent analysis and action. By emulating deliberate and purposeful thoughts in the human mind, SWI is hypothesized to enhance the reasoning capabilities and generation quality of LLMs. Extensive experiments on text summarization, multi-task question answering, and mathematical reasoning benchmarks consistently demonstrate the effectiveness and generalizability of Speaking with Intent over direct generation without explicit intent. Further analysis corroborates the generalizability of SWI under different experimental settings. Moreover, human evaluations verify the coherence, effectiveness, and interpretability of the intent produced by SWI. The promising results in enhancing LLMs with explicit intents pave a new avenue for boosting LLMs' generation and reasoning abilities with cognitive notions.