論文の概要: Grammar-Constrained Decoding for Structured NLP Tasks without Finetuning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13971v6
- Date: Thu, 18 Jan 2024 13:35:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-19 20:46:40.225874
- Title: Grammar-Constrained Decoding for Structured NLP Tasks without Finetuning
- Title（参考訳）: 微細化を伴わない構造化NLPタスクの文法制約デコーディング
- Authors: Saibo Geng, Martin Josifoski, Maxime Peyrard, Robert West
- Abstract要約: 文法制約付き復号法(GCD)は、大言語モデル(LM)の生成を制御するために用いられる。
GCDは一般に構造化NLPタスクの統一フレームワークとして機能する。
文法制約付きLMは、制約なしLMよりも大幅に優れるか、タスク固有の微調整モデルよりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.59524153097858
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite their impressive performance, large language models (LMs) still
struggle with reliably generating complex output structures when not finetuned
to follow the required output format exactly. To address this issue,
grammar-constrained decoding (GCD) can be used to control the generation of
LMs, guaranteeing that the output follows a given structure. Most existing GCD
methods are, however, limited to specific tasks, such as parsing or code
generation. In this work, we demonstrate that formal grammars can describe the
output space for a much wider range of tasks and argue that GCD can serve as a
unified framework for structured NLP tasks in general. For increased
flexibility, we introduce input-dependent grammars, which allow the grammar to
depend on the input and thus enable the generation of different output
structures for different inputs. We then empirically demonstrate the power and
flexibility of GCD-enhanced LMs on (1) information extraction, (2) entity
disambiguation, and (3) constituency parsing. Our results indicate that
grammar-constrained LMs substantially outperform unconstrained LMs or even beat
task-specific finetuned models. Grammar constraints thus hold great promise for
harnessing off-the-shelf LMs for a wide range of structured NLP tasks,
especially where training data is scarce or finetuning is expensive. Code and
data: https://github.com/epfl-dlab/GCD.
- Abstract（参考訳）: 印象的なパフォーマンスにもかかわらず、大きな言語モデル(lms)は、必要な出力形式に正確に従わない場合にも、複雑な出力構造を確実に生成するのに苦労している。
この問題に対処するために、文法制約付き復号 (gcd) は lms の生成を制御するために用いられ、出力が所定の構造に従うことを保証している。
しかし、既存のgcdメソッドの多くはパースやコード生成といった特定のタスクに限定されている。
本研究では,より広い範囲のタスクに対して,形式文法が出力空間を記述できることを示し,GCDが一般に構造化NLPタスクの統一フレームワークとして機能できることを論じる。
柔軟性を高めるために, 文法が入力に依存することを許容し, 異なる入力に対する異なる出力構造の生成を可能にする, 入力依存文法を導入する。
そして,(1)情報抽出,(2)エンティティの曖昧さ,(3)選挙区解析におけるGCD強化LMのパワーと柔軟性を実証的に実証した。
その結果,文法制約のLMは非制約のLMよりもかなり優れており,タスク固有の微調整モデルよりも優れていた。
文法制約は、特にトレーニングデータが少ない場合や微調整が高価である場合など、幅広い構造化されたNLPタスクに対して、既製のLMを利用することを大いに約束する。
コードとデータ:https://github.com/epfl-dlab/GCD。
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