“`html

Исследователи из UCLA предлагают Ctrl-G: нейросимволическую платформу, которая позволяет произвольным LLM следовать логическим ограничениям

Большие языковые модели (LLM) стали фундаментальными инструментами в обработке естественного языка, значительно продвигая задачи, такие как перевод, резюмирование и генерация творческого текста. Их способность генерировать связный и контекстно-релевантный текст на основе человеческих инструкций делает их ценными в различных приложениях. Эти модели используют огромные объемы данных для изучения паттернов и взаимосвязей в языке, что позволяет им выполнять задачи, требующие понимания контекста, синтаксиса и семантики.

Применение в практике:

Ctrl-G – это адаптивная платформа, разработанная для обеспечения логических ограничений на выходы LLM. Эта платформа интегрирует любую LLM с скрытой моделью Маркова (HMM) и использует детерминированные конечные автоматы (DFA) для представления логических ограничений. Ctrl-G способен дистиллировать HMM в виде белого ящика, который приближает LLM и направляет его во время вывода. Это обеспечивает надежное соблюдение ограничений без необходимости дополнительного обучения LLM или HMM, делая Ctrl-G масштабируемым и гибким.

Практическое применение:

Ctrl-G позволяет гибкое и надежное применение ограничений без дополнительного обучения LLM или HMM, что делает его применимым к различным логическим ограничениям. Процесс дистилляции создает белый ящик, который имитирует поведение LLM, обеспечивая точный контроль над сгенерированными выходами. Представляя ограничения в виде DFA, Ctrl-G может эффективно проверять и обеспечивать их во время генерации, гарантируя, что результаты остаются в указанных рамках.

Практические результаты:

В человеческих оценках Ctrl-G превзошел GPT-3.5 и GPT-4 в генерации текста, соответствующего логическим ограничениям, достигнув более 30% уровня удовлетворенности. В частности, для задач, таких как интерактивное редактирование текста, Ctrl-G продемонстрировал превосходную производительность, последовательно производя текст, соответствующий логическим ограничениям. Примененный к средним моделям, таким как GPT-2 large, Ctrl-G значительно улучшил задачи ограниченной генерации, достигнув 100% уровня удовлетворения ограничениями. В одном тесте Ctrl-G использовал модель TULU2-7B и достиг более 90% уровня удовлетворения ограничениями, существенно улучшив существующие методы.

Заключение:

В целом, внедрение Ctrl-G является значительным прорывом в контроле и гибкости LLM, открывая путь к более надежной и контекстно-точной генерации текста. Это исследование подчеркивает важность продолжения инноваций в разработке методов, улучшающих возможности языковых моделей, обеспечивая их способность удовлетворять требования различных приложений и соблюдать сложные ограничения с высокой точностью.

“`