HORAE: A Domain-Agnostic Language for Automated Service Regulation

📄 arXiv: 2406.06600v5 📥 PDF

作者: Yutao Sun, Mingshuai Chen, Tiancheng Zhao, Kangjia Zhao, He Li, Jintao Chen, Zhongyi Wang, Liqiang Lu, Xinkui Zhao, Shuiguang Deng, Jianwei Yin

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-06-06 (更新: 2025-05-09)

备注: Full version of IJCAI 2025

💡 一句话要点

提出领域无关语言HORAE与RuleGPT，实现服务监管的自动化建模与推理。

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

关键词: 服务监管 自动化建模 领域无关语言 大型语言模型 多模态规则

📋 核心要点

  1. 现有AI监管技术领域性强，缺乏通用性和自动化能力，难以应对复杂多变的监管需求。
  2. 提出领域无关的规范语言HORAE，并利用微调的RuleGPT自动建模，实现跨领域监管规则的统一表示。
  3. 实验表明，RuleGPT在多个真实监管领域表现出色，70亿参数模型性能超越GPT-3.5，媲美GPT-4o。

📝 摘要（中文）

人工智能正迅速渗透到服务监管领域。然而，现有的基于人工智能的监管技术通常针对特定应用领域，难以自动推广。本文提出了一种统一的规范语言HORAE，用于建模跨多个领域的多模态监管规则。我们展示了HORAE如何通过进一步利用名为RuleGPT的微调大型语言模型来促进智能服务监管流程，RuleGPT可以自动完成HORAE建模过程，从而产生一个用于完全自动化智能服务监管的端到端框架。通过对各种真实世界监管领域的基准测试，证明了我们框架的可行性和有效性。特别是，我们表明我们开源的、具有70亿参数的微调RuleGPT足以胜过GPT-3.5，并且与GPT-4o的性能相当。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于AI的服务监管方法通常是针对特定领域设计的，缺乏通用性和自动化能力。这意味着每当需要应用于新的监管领域时，都需要重新设计和训练模型，成本高昂且效率低下。此外，现有方法难以处理多模态的监管规则，例如同时涉及文本、图像和视频的规则。

核心思路：论文的核心思路是设计一种领域无关的规范语言HORAE，用于统一表示各种监管规则。通过将监管规则转化为HORAE语言，可以实现跨领域的规则共享和重用。此外，论文还利用大型语言模型（LLM）RuleGPT自动将自然语言描述的监管规则转化为HORAE代码，从而实现监管规则建模的自动化。

技术框架：整体框架包含两个主要部分：HORAE语言和RuleGPT模型。首先，人工或通过RuleGPT将监管规则转换为HORAE代码。然后，HORAE代码可以被用于各种下游任务，例如规则验证、规则推理和规则执行。RuleGPT是一个基于LLM的微调模型，用于自动将自然语言描述的监管规则转换为HORAE代码。框架包含数据收集、模型微调和评估等阶段。

关键创新：最重要的技术创新点在于HORAE语言的设计和RuleGPT模型的应用。HORAE语言提供了一种统一的、领域无关的方式来表示监管规则，从而解决了现有方法缺乏通用性的问题。RuleGPT模型通过利用LLM的强大能力，实现了监管规则建模的自动化，大大降低了人工成本。

关键设计：HORAE语言的设计考虑了各种监管领域的共性，例如规则的条件、动作和约束。RuleGPT模型的微调使用了大量的监管规则数据，并采用了特定的损失函数来提高模型的生成质量。具体参数设置和网络结构细节在论文中可能有所描述，但摘要中未明确提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RuleGPT在多个真实世界的监管领域表现出色。具体来说，一个具有70亿参数的开源微调RuleGPT模型，在规则生成任务上，性能超越了GPT-3.5，并且与GPT-4o的性能相当。这表明，通过适当的微调，相对较小的LLM也可以在特定领域取得优异的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种服务监管领域，例如内容审核、金融监管、交通管理等。通过自动化监管规则建模和推理，可以提高监管效率，降低监管成本，并减少人工干预带来的偏差。未来，该技术有望应用于更复杂的监管场景，例如跨领域协同监管和智能风险预警。

📄 摘要（原文）

Artificial intelligence is rapidly encroaching on the field of service regulation. However, existing AI-based regulation techniques are often tailored to specific application domains and thus are difficult to generalize in an automated manner. This paper presents Horae, a unified specification language for modeling (multimodal) regulation rules across a diverse set of domains. We showcase how Horae facilitates an intelligent service regulation pipeline by further exploiting a fine-tuned large language model named RuleGPT that automates the Horae modeling process, thereby yielding an end-to-end framework for fully automated intelligent service regulation. The feasibility and effectiveness of our framework are demonstrated over a benchmark of various real-world regulation domains. In particular, we show that our open-sourced, fine-tuned RuleGPT with 7B parameters suffices to outperform GPT-3.5 and perform on par with GPT-4o.