通过上下文学习提高大型语言模型对常识生成的多样性
内容提要
本文提出了一种基于领域专家积混合策略的方法（MoKGE），旨在通过常识知识图谱提升生成推理的多样性。研究表明，MoKGE显著提高了多样性，并在多个基准测试中表现出与准确性相当的性能。此外，探讨了大型语言模型在多语言任务中的应用及其在视觉常识推理中的协同能力，提出了新的评估方法和数据集，以促进跨语言常识推理的发展。
延伸解读
MoKGE 方法的核心思路
MoKGE 采用领域专家积混合策略，利用常识知识图谱来提升生成推理的多样性。其核心在于通过混合不同领域的专家知识，使模型在生成时能覆盖更广泛的概念和关系，从而避免单一模式。这种方法在 GCR 的两个基准测试中，不仅显著提高了多样性，还保持了与准确性相当的性能，表明多样性与准确性可以兼顾。
多样性评估与提升的配套措施
文章指出，提升大型语言模型生成多样性的关键挑战之一在于评估。为此，研究者提出了度量多样性的评估数据集和指标，并应用集体批判和自我投票等方法。这些措施有助于系统性地衡量模型在人群和文化多样性方面的表现，为后续改进提供依据。
跨语言常识推理的进展与挑战
在跨语言常识推理方面，文章探讨了利用大型语言模型进行数据增强的潜力，并比较了直接生成与翻译生成的效果。实验表明，GPT-4 生成的合成数据训练性能优于其他模型，但在某些语言中效益会下降。此外，作者创建了 X-CSQA 和 X-CODAH 数据集，并提出了多语言对比预训练方法，以促进跨语言常识推理的评估与改进。
视觉常识推理中的协同方法
针对视觉常识推理，文章将问题分为视觉常识理解和视觉常识推断。预训练视觉语言模型在理解方面泛化能力强，但在推断方面面临困难。为此，作者提出 ViCor 协作方法，让大型语言模型主动引导视觉语言模型关注相关视觉元素，以支持常识推断。在两个基准数据集上，该方法无需领域内监督微调即取得了优越表现。
Q&A
MoKGE方法的主要目标是什么？
MoKGE方法旨在通过常识知识图谱提升生成推理的多样性。
MoKGE在基准测试中的表现如何？
研究表明，MoKGE显著提高了多样性，并在多个基准测试中表现出与准确性相当的性能。
大型语言模型在多语言任务中的应用有哪些？
大型语言模型在多语言任务中的应用包括提高零样本性能和支持视觉常识推理。
如何促进跨语言常识推理的发展？
通过提出新的评估方法和数据集，以促进跨语言常识推理的发展。
研究中提到的视觉常识推理的两个方面是什么？
视觉常识推理的两个方面是视觉常识理解（VCU）和视觉常识推断（VCI）。
使用GPT-4生成的数据在训练中的表现如何？
使用GPT-4生成的合成数据进行训练的性能比其他模型优秀。
