While large pre-trained language models are powerful, their predictions often lack logical consistency across test inputs. For example, a state-of-the-art Macaw question-answering (QA) model answers 'Yes' to 'Is a sparrow a bird?' and 'Does a bird have feet?' but answers 'No' to 'Does a sparrow have feet?'. To address this failure mode, we propose a framework, Consistency Correction through Relation Detection, or ConCoRD, for boosting the consistency and accuracy of pre-trained NLP models using pre-trained natural language inference (NLI) models without fine-tuning or re-training. Given a batch of test inputs, ConCoRD samples several candidate outputs for each input and instantiates a factor graph that accounts for both the model's belief about the likelihood of each answer choice in isolation and the NLI model's beliefs about pair-wise answer choice compatibility. We show that a weighted MaxSAT solver can efficiently compute high-quality answer choices under this factor graph, improving over the raw model's predictions. Our experiments demonstrate that ConCoRD consistently boosts accuracy and consistency of off-the-shelf closed-book QA and VQA models using off-the-shelf NLI models, notably increasing accuracy of LXMERT on ConVQA by 5% absolute. See https://ericmitchell.ai/emnlp-2022-concord/ for code and data.


翻译:虽然受过训练的大型语言模型是强大的,但其预测往往缺乏测试投入的逻辑一致性。例如,一个最先进的Macaw问答(QA)模型回答“是”是“麻雀一只鸟吗?”和“鸟有脚吗?”但回答“没有”是“麻雀有脚吗?”。为了解决这一失败模式,我们提出了一个框架,即“通过关系探测校正校正”或“ConConCORD”,用预先训练的自然语言推断(NLI)模型提高经过训练的NLP模型的一致性和准确性,而不进行微调或再培训。鉴于一系列测试投入,ConCORD为每个输入选取了一些候选产出,并快速给出一个要素图,既说明模型对孤立中每个答案选择的可能性的信念,又说明NLIF模型对双向回答选择的兼容性。我们显示,加权的MaxSAT解答者可以在这个要素图下高效率地进行高质量的回答选择,改进原始模型的预测。我们的实验显示,CONA-LIS的准确性,当然地展示了NLISQ。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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