LLASP: Fine-tuning Large Language Models for Answer Set Programming

📄 arXiv: 2407.18723v1 📥 PDF

作者: Erica Coppolillo, Francesco Calimeri, Giuseppe Manco, Simona Perri, Francesco Ricca

分类: cs.LG, cs.LO

发布日期: 2024-07-26

💡 一句话要点

LLASP：微调大语言模型以生成Answer Set Programming代码

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

关键词: 大型语言模型 Answer Set Programming 代码生成 微调 声明式编程

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在生成命令式代码方面表现出色，但在声明式编程（如ASP）领域能力不足。
  2. LLASP通过微调轻量级模型，使其能够编码基本的ASP程序模式，从而提升ASP代码生成质量。
  3. 实验表明，LLASP生成的ASP程序质量显著优于未微调模型以及其他大型语言模型，尤其在语义层面。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理任务中展现出巨大潜力，包括代码生成。然而，尽管在使LLMs生成命令式编程语言的代码方面取得了显著进展，但在将其应用于声明式形式化方法（如Answer Set Programming，ASP）方面仍然存在显著差距。本文旨在探索LLMs在ASP代码生成方面的能力。首先，我们系统地评估了几种最先进的LLMs。实验结果表明，尽管这些模型在参数数量、训练数据和计算资源方面具有优势，但在生成正确的ASP程序方面表现不佳。因此，我们提出了LLASP，一个经过微调的轻量级模型，专门用于编码基本的ASP程序模式。为此，我们创建了一个专门的数据集，涵盖了可以用ASP编码的各种基本问题规范。实验表明，LLASP生成的ASP程序的质量非常出色。与未经过微调的模型相比，甚至与大多数渴望型的LLM候选模型相比，尤其是在语义方面，LLASP都表现出优异的性能。所有用于执行实验的代码和数据均可在https://anonymous.4open.science/r/LLASP-D86C/公开获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在生成命令式编程语言的代码方面取得了显著进展，但是对于声明式编程语言，特别是Answer Set Programming (ASP) 的代码生成能力不足。现有的LLM虽然参数量大，训练数据丰富，但是直接用于生成ASP代码时，正确率较低，难以满足实际需求。

核心思路：论文的核心思路是针对ASP这种声明式语言的特点，通过微调一个轻量级的LLM，使其能够更好地理解和生成ASP代码。具体来说，就是训练模型学习ASP程序的基本模式，从而提高生成ASP代码的质量和正确性。

技术框架：LLASP的技术框架主要包含以下几个部分：1) 构建一个专门用于ASP代码生成的数据集，该数据集覆盖了各种基本的问题规范，并且可以被编码为ASP程序。2) 选择一个轻量级的LLM作为基础模型。3) 使用构建的数据集对基础模型进行微调，使其能够更好地理解和生成ASP代码。4) 对微调后的模型进行评估，验证其在ASP代码生成方面的性能。

关键创新：论文的关键创新在于针对ASP代码生成任务，提出了一种基于微调的轻量级LLM的方法。与直接使用大型LLM相比，该方法能够更有效地利用计算资源，并且能够更好地适应ASP这种声明式语言的特点。此外，论文还构建了一个专门用于ASP代码生成的数据集，为后续研究提供了基础。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据集的构建，需要覆盖各种基本的问题规范，并且保证数据的质量。2) 基础模型的选择，需要在模型大小和性能之间进行权衡。3) 微调策略的设计，需要选择合适的损失函数和优化器，并且进行充分的实验验证。论文中没有明确给出具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，这些信息属于未知内容。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLASP生成的ASP程序质量显著优于未经过微调的LLM，并且与大多数大型LLM相比，在语义层面上表现更佳。具体性能数据未知，但论文强调了LLASP在生成正确ASP程序方面的显著提升，尤其是在保证程序语义正确性方面。

🎯 应用场景

LLASP的潜在应用领域包括自动化知识表示、智能规划、故障诊断和决策支持系统等。通过自动生成ASP代码，可以降低开发成本，提高开发效率，并促进ASP在更广泛领域的应用。未来，该研究可以扩展到其他声明式编程语言和知识表示形式，为构建更智能的自动化系统提供支持。

📄 摘要（原文）

Recently, Large Language Models (LLMs) have showcased their potential in various natural language processing tasks, including code generation. However, while significant progress has been made in adapting LLMs to generate code for several imperative programming languages and tasks, there remains a notable gap in their application to declarative formalisms, such as Answer Set Programming (ASP). In this paper, we move a step towards exploring the capabilities of LLMs for ASP code generation. First, we perform a systematic evaluation of several state-of-the-art LLMs. Despite their power in terms of number of parameters, training data and computational resources, empirical results demonstrate inadequate performances in generating correct ASP programs. Therefore, we propose LLASP, a fine-tuned lightweight model specifically trained to encode fundamental ASP program patterns. To this aim, we create an ad-hoc dataset covering a wide variety of fundamental problem specifications that can be encoded in ASP. Our experiments demonstrate that the quality of ASP programs generated by LLASP is remarkable. This holds true not only when compared to the non-fine-tuned counterpart but also when compared to the majority of eager LLM candidates, particularly from a semantic perspective. All the code and data used to perform the experiments are publicly available at https://anonymous.4open.science/r/LLASP-D86C/.