Capturing Symmetry and Antisymmetry in Language Models through Symmetry-Aware Training Objectives

📄 arXiv: 2504.16312v1 📥 PDF

作者: Zhangdie Yuan, Andreas Vlachos

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-22

💡 一句话要点

提出对称感知训练目标，提升语言模型对对称与反对称关系的理解能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 对称关系 反对称关系 对比学习 自然语言推理 知识图谱 语言模型 关系推理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在理解对称和反对称关系方面存在明显不足，限制了其在知识推理等任务中的应用。
  2. 论文提出通过对比学习和k近邻方法，对语言模型的编码器进行再训练，使其更好地捕捉关系中的对称性和反对称性。
  3. 实验表明，再训练后的编码器性能与微调的分类头相当，并在少样本学习和缓解灾难性遗忘方面表现更优。

📝 摘要（中文）

本文针对大型语言模型(LLM)在理解对称（例如，国家A与国家B接壤）和反对称（例如，父子关系）关系方面的不足，提出了一个基于Wikidata的新型自然语言推理数据集，用于评估LLM。研究发现，LLM在该基准测试上的表现与随机水平相当，突显了关系理解方面的差距。为了解决这个问题，本文探索了通过对比学习和k近邻算法对编码器进行再训练。再训练后的编码器在性能上与微调的分类头相匹配，同时提供了额外的优势，包括更高的少样本学习效率和更好地缓解灾难性遗忘。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在理解和捕捉对称及反对称关系方面的不足。现有的LLM在处理这类关系时，性能往往接近随机水平，表明它们缺乏对关系本质的深刻理解。这种不足限制了LLM在需要关系推理的任务中的应用，例如知识图谱补全、常识推理等。

核心思路：论文的核心思路是通过对比学习，让模型学习区分具有对称或反对称关系的正例和负例。具体来说，对于一个关系三元组（subject, relation, object），如果relation是对称的，那么（object, relation, subject）也应该被认为是正例；如果relation是反对称的，那么（object, relation, subject）则应该被认为是负例。通过这种方式，模型可以学习到关系内在的对称或反对称属性。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 构建基于Wikidata的自然语言推理数据集，该数据集专门用于评估模型对对称和反对称关系的理解能力。2) 使用对比学习目标函数，对预训练语言模型的编码器进行再训练。对比学习的目标是拉近正例之间的距离，推远负例之间的距离。3) 使用k近邻算法，进一步提升模型的泛化能力。通过k近邻，模型可以利用训练集中相似的样本来辅助判断。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个专门用于评估对称和反对称关系理解能力的数据集，并结合对比学习和k近邻算法，有效地提升了语言模型在这方面的性能。与传统的微调方法相比，该方法能够更好地捕捉关系的本质属性，并且在少样本学习和缓解灾难性遗忘方面表现更优。

关键设计：对比学习的损失函数采用了InfoNCE损失，该损失函数旨在最大化正例之间的互信息，最小化负例之间的互信息。k近邻算法用于在编码器输出的向量空间中寻找与当前样本最相似的k个样本，并根据这些样本的标签进行预测。具体的k值需要根据实验结果进行调整。此外，数据集的构建也至关重要，需要保证正例和负例的质量，以及数据集的多样性。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过对称感知训练目标再训练的编码器，在对称和反对称关系推理任务上取得了显著的性能提升，与随机水平相比有大幅度提高。此外，该方法在少样本学习场景下表现出更高的效率，并且能够更好地缓解灾难性遗忘问题，优于传统的微调方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于知识图谱补全、常识推理、问答系统等领域。通过提升语言模型对关系对称性和反对称性的理解，可以提高模型在这些任务中的准确性和可靠性。未来，该方法还可以扩展到其他类型的关系推理任务中，例如因果关系推理、时间关系推理等，从而进一步提升语言模型的智能水平。

📄 摘要（原文）

Capturing symmetric (e.g., country borders another country) and antisymmetric (e.g., parent_of) relations is crucial for a variety of applications. This paper tackles this challenge by introducing a novel Wikidata-derived natural language inference dataset designed to evaluate large language models (LLMs). Our findings reveal that LLMs perform comparably to random chance on this benchmark, highlighting a gap in relational understanding. To address this, we explore encoder retraining via contrastive learning with k-nearest neighbors. The retrained encoder matches the performance of fine-tuned classification heads while offering additional benefits, including greater efficiency in few-shot learning and improved mitigation of catastrophic forgetting.