論文の概要: Distilling Rule-based Knowledge into Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08883v3
• Date: Mon, 16 Dec 2024 00:37:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:51:29.916988
• Title: Distilling Rule-based Knowledge into Large Language Models
• Title（参考訳）: ルールベースの知識を大規模言語モデルに拡張する
• Authors: Wenkai Yang, Yankai Lin, Jie Zhou, Ji-Rong Wen,
• Abstract要約: 私たちは、人間がルールから学習することで、新しいタスクや知識を別の方法で学習できることにインスピレーションを受けています。 まず, LLMの強い文脈内能力を用いて, テキスト規則から知識を抽出する規則蒸留法を提案する。 実験の結果, LLMをルールから学習させることは, サンプルサイズと一般化能力の両方において, サンプルベース学習よりもはるかに効率的であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.7765003679106
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown incredible performance in completing various real-world tasks. The current paradigm of knowledge learning for LLMs is mainly based on learning from examples, in which LLMs learn the internal rule implicitly from a certain number of supervised examples. However, this learning paradigm may not well learn those complicated rules, especially when the training examples are limited. We are inspired that humans can learn the new tasks or knowledge in another way by learning from rules. That is, humans can learn new tasks or grasp new knowledge quickly and generalize well given only a detailed rule and a few optional examples. Therefore, in this paper, we aim to explore the feasibility of this new learning paradigm, which targets on encoding rule-based knowledge into LLMs. We further propose rule distillation, which first uses the strong in-context abilities of LLMs to extract the knowledge from the textual rules, and then explicitly encode the knowledge into the parameters of LLMs by learning from the above in-context signals produced inside the model. Our experiments show that making LLMs learn from rules by our method is much more efficient than example-based learning in both the sample size and generalization ability. Warning: This paper may contain examples with offensive content.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な現実世界のタスクを完了させるのに素晴らしいパフォーマンスを示している。 LLMの現在の知識学習のパラダイムは、主に、LLMが一定の数の教師付き例から暗黙的に内部ルールを学習する例から学ぶことに基づいている。 しかし、この学習パラダイムは、特にトレーニング例が限定されている場合、これらの複雑なルールを十分に学ばないかもしれない。 私たちは、人間がルールから学習することで、新しいタスクや知識を別の方法で学習できることにインスピレーションを受けています。 つまり、人間が新しいタスクを学習したり、新しい知識を素早く把握したり、詳細なルールといくつかのオプションの例だけをうまく一般化することができる。 そこで本研究では,ルールベースの知識をLLMに符号化することを目的とした,この新しい学習パラダイムの実現可能性について検討する。 さらに, LLMの強いコンテキスト内能力を用いて, テキストルールから知識を抽出し, モデル内で生成したコンテキスト内信号から学習することで, LLMのパラメータに明示的に知識をエンコードするルール蒸留を提案する。 実験の結果, LLMをルールから学習させることは, サンプルサイズと一般化能力の両方において, サンプルベース学習よりもはるかに効率的であることがわかった。 警告: この論文は不快な内容の例を含むかもしれない。

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