論文の概要: Flexible Grammar-Based Constrained Decoding for Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13971v2
- Date: Wed, 24 May 2023 11:51:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-25 10:54:34.405091
- Title: Flexible Grammar-Based Constrained Decoding for Language Models
- Title（参考訳）: フレキシブル文法に基づく言語モデルのための制約付きデコーディング
- Authors: Saibo Geng, Martin Josifosky, Maxime Peyrard, Robert West
- Abstract要約: 本稿では,形式的な文法制約でデコードを強化することを提案する。
我々のフレームワークは、任意のCFGやデコードアルゴリズムと簡単に組み合わせることができる。
我々は,多くのNLPタスクの出力を形式言語として表現できることを実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.3965225064554
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: LLMs have shown impressive few-shot performance across many tasks. However,
they still struggle when it comes to reliably generating complex output
structures, such as those required for information extraction. This limitation
stems from the fact that LLMs, without fine-tuning, tend to generate free text
rather than structures precisely following a specific grammar. In this work, we
propose to enrich the decoding with formal grammar constraints. More
concretely, given Context-Free Grammar(CFG), our framework ensures that the
token generated in each decoding step would lead to a valid continuation
compliant with the grammar production rules. This process guarantees the
generation of valid sequences. Importantly, our framework can be readily
combined with any CFG or decoding algorithm. We demonstrate that the outputs of
many NLP tasks can be represented as formal languages, making them suitable for
direct use in our framework. We conducted experiments with two challenging
tasks involving large alphabets in their grammar (Wikidata entities and
relations): information extraction and entity disambiguation. Our results with
LLaMA models indicate that grammar-constrained decoding substantially
outperforms unconstrained decoding and even competes with task-specific
fine-tuned models. These findings suggest that integrating grammar-based
constraints during decoding holds great promise in making LLMs reliably produce
structured outputs, especially in setting where training data is scarce and
fine-tuning is expensive.
- Abstract（参考訳）: LLMは多くのタスクで印象的な数ショットのパフォーマンスを示している。
しかし、情報抽出など複雑な出力構造を確実に生成する上ではまだ苦労している。
この制限は、LLMが微調整なしで、特定の文法に従う構造よりも自由テキストを生成する傾向があるという事実に由来する。
本稿では,形式的な文法制約により復号性を高めることを提案する。
より具体的には、私たちのフレームワークは、Context-Free Grammar(CFG)を前提として、各デコードステップで生成されたトークンが文法生成規則に準拠した有効な継続をもたらすことを保証します。
このプロセスは有効なシーケンスの生成を保証する。
重要なことは、我々のフレームワークは任意のCFGやデコードアルゴリズムと簡単に組み合わせることができる。
我々は,多くのNLPタスクの出力を形式言語として表現できることを示す。
文法における大きなアルファベット (wikidata entities and relations) を含む2つの課題(情報抽出とエンティティの曖昧さ)を用いて実験を行った。
llamaモデルを用いた結果から,文法制約付きデコーディングは非制約型デコーディングを実質的に上回っており,タスク固有の微調整モデルとも競合することがわかった。
これらの結果から,デコード中に文法に基づく制約を統合することは,llmが構造化アウトプットを確実に生成する上で,特にトレーニングデータが不足し,微調整が高価である場合に大きな期待が持てることが示唆された。
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