論文の概要: From Models to Microtheories: Distilling a Model's Topical Knowledge for Grounded Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17701v2
• Date: Tue, 24 Dec 2024 03:23:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 12:33:55.678736
• Title: From Models to Microtheories: Distilling a Model's Topical Knowledge for Grounded Question Answering
• Title（参考訳）: モデルからマイクロ理論へ:基礎質問応答のためのモデルのトピック知識を蒸留する
• Authors: Nathaniel Weir, Bhavana Dalvi Mishra, Orion Weller, Oyvind Tafjord, Sam Hornstein, Alexander Sabol, Peter Jansen, Benjamin Van Durme, Peter Clark,
• Abstract要約: マイクロ理論は、あるトピックに関するLMのコア知識をカプセル化した文である。 一般的なコーパス(例えばウィキペディア)に追加されると、マイクロ理論はコーパスに必ずしも存在しない重要なトピック情報を供給できることを示す。 また, 医療分野での人体評価において, 蒸留された微生物は, 局所的に重要な事実の濃度が有意に高くなることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.36792996924244
• License:
• Abstract: Recent reasoning methods (e.g., chain-of-thought, entailment reasoning) help users understand how language models (LMs) answer a single question, but they do little to reveal the LM's overall understanding, or "theory," about the question's topic, making it still hard to trust the model. Our goal is to materialize such theories - here called microtheories (a linguistic analog of logical microtheories) - as a set of sentences encapsulating an LM's core knowledge about a topic. These statements systematically work together to entail answers to a set of questions to both engender trust and improve performance. Our approach is to first populate a knowledge store with (model-generated) sentences that entail answers to training questions and then distill those down to a core microtheory that is concise, general, and non-redundant. We show that, when added to a general corpus (e.g., Wikipedia), microtheories can supply critical, topical information not necessarily present in the corpus, improving both a model's ability to ground its answers to verifiable knowledge (i.e., show how answers are systematically entailed by documents in the corpus, fully grounding up to +8% more answers), and the accuracy of those grounded answers (up to +8% absolute). We also show that, in a human evaluation in the medical domain, our distilled microtheories contain a significantly higher concentration of topically critical facts than the non-distilled knowledge store. Finally, we show we can quantify the coverage of a microtheory for a topic (characterized by a dataset) using a notion of $p$-relevance. Together, these suggest that microtheories are an efficient distillation of an LM's topic-relevant knowledge, that they can usefully augment existing corpora, and can provide both performance gains and an interpretable, verifiable window into the model's knowledge of a topic.
• Abstract（参考訳）: 最近の推論手法(例えば、チェーン・オブ・ソート、entailment reasoning)は、言語モデル(LM)が一つの質問にどのように答えるかを理解するのに役立ちます。 我々のゴールは、あるトピックに関するLMの中核的な知識をカプセル化した文の集合として、マイクロ理論(ここでは、論理マイクロ理論の言語的アナロジー)を成立させることです。 これらのステートメントは、信頼とパフォーマンスを改善するために、一連の質問に答えるために、体系的に連携します。 我々のアプローチは、まず知識ストアに、訓練された質問に対する答えを含む(モデル生成)文を投入し、それらを簡潔で一般的で非冗長な中核的なマイクロ理論に抽出することである。 一般コーパス(例えばウィキペディア)に追加されると、マイクロ理論は、コーパスに必ずしも存在しない重要なトピック情報を提供し、検証可能な知識(すなわち、コーパス内の文書によってどのように答えが体系的に関連付けられているかを示す)にモデルが答える能力を改善し、その答えの正確さ(最大8%の絶対性)を示す。 また, 医療分野での人的評価において, 蒸留マイクロ理論は, 非蒸留ナレッジストアよりも, トポラルクリティカルな事実の濃度が有意に高いことが示唆された。 最後に、$p$-relevance(p$-relevance)という概念を用いて、トピック(データセットによって特徴付けられる)のマイクロセロリのカバレッジを定量化できることを示します。 これらと合わせて、マイクロ理論は、LMのトピック関連知識の効率的な蒸留であり、既存のコーパスを効果的に増強することができ、性能向上とトピックに関するモデルの知識の解釈可能な窓を提供することができることを示唆している。

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