LLMs可以进行任务规划吗？如果不行，LLMs+GNN可以吗？

深度图学习与大模型LLM(小编): 大家好,今天向大家介绍一篇最新发布的研究论文（20240530）。这篇论文探讨了如何通过引入GNN来提高大模型在任务规划(task planning)中的性能。*论文分析了LLMs在任务规划上的局限性,并提出了一种简单而有效的解决方案。*

1. 基本信息

论文题目:Can Graph Learning Improve Task Planning?

作者:Xixi Wu, Yifei Shen, Caihua Shan, Kaitao Song, Siwei Wang, Bohang Zhang, Jiarui Feng, Hong Cheng, Wei Chen, Yun Xiong, Dongsheng Li

作者研究单位:

• Fudan University
• Microsoft Research Asia
• Peking University
• Washington University, Saint Louis
• The Chinese University of Hong Kong
• 论文代码:https://github.com/WxxShirley/GNN4TaskPlan

2. 研究背景

任务规划旨在将用户的请求分解为可解决的子任务,进而完成原始请求。

在任务规划中,子任务可以表示为一个图(graph),其中节点代表子任务,边表示子任务之间的关系。因此,任务规划本质上是在图上选择一条连通路径或子图并执行的决策问题。 基于这一视角,本文分析了LLMs在任务规划中的能力。研究发现,LLMs在识别任务结构方面存在一定的局限性。

本文首先调研了Transformer在处理序列化图输入(如边列表表示)的图任务时的能力。实验发现,尽管边列表输入并不能直接反映图的几何结构,但可以通过模拟边列表上的动态规划算法来解决图决策问题。但是,本文也发现LLMs的解决方案缺乏图同构不变性。 此外,如果注意力(attention)是稀疏的,表达能力会被削弱。 除了表达能力外,本文还考察了自回归损失(auto-regressive loss)的影响,证明其引入了可能有害于图决策任务的虚假相关性。 这些insight揭示了LLMs在任务规划以及更广泛的图相关问题中的固有局限性。

为了解决这些局限性,本文用LLMs将模糊的用户请求分解为详细的步骤。然后,利用GNN根据这些详细步骤和对应的子任务描述来检索相关的子任务。值得注意的是,如果采用无参数的GNN模型(如SGC),该方法可以在无需训练的情况下实现。对于基于训练的方法,本文应用贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, BPR)损失来促进从隐式子任务排序中学习。

3. 方法

与LLMs不同,*GNNs可以严格地在任务图上操作,从而避免产生幻觉(hallucination)。*此外,*GNNs利用图结构作为输入,而不是将图展平为序列,从而克服了前面讨论的理论局限性。*

具体来说,本文考虑了training-free和基于training-based两种方法。

对于training-free的方法,本文采用了参数无关的GNN,即简化图卷积(Simplified Graph Convolution, SGC):

在为步骤选择任务节点时,使用e5-355M嵌入LLMs生成的步骤为。给定先前选择的任务节点序列,根据以下公式选择下一个节点:

其中是节点嵌入。特别地,可以从整个图中选择。这种逐个节点选择的方法受到GNNs用于组合优化等决策问题的传统研究的启发。

对于training-based的方法,推理过程与无需训练的方法类似,不同之处在于用参数化的GNN(如GAT或GraphSAGE)替代了无参数的GNN。训练损失采用贝叶斯个性化排序(BPR)损失:

其中表示由e5-355M生成的步骤的文本描述的嵌入,是正样本(ground-truth)任务,是负样本任务。本文选择与正样本在文本上相似的任务作为负样本,并为每个正样本限制选择2个负样本以提高计算效率。可训练参数可能仅包括GNNs,也可能同时包括GNNs和e5-355M。

4. 实验发现

本文在4个数据集上进行了广泛的实验,包括:

• HuggingFace tasks
• Multimedia tasks
• Daily Life API tasks (来自TaskBench)
• TMDB API tasks (来自RestBench)

实验结果表明:

1. 与直接使用LLMs相比,引入SGC始终可以提高性能,突出了所提出方法的有效性。 尽管GraphSearch类型的方法可以通过更长的处理时间获得更好的结果,但本文提出的方法可以在计算代价减少5-10倍的情况下实现相当或更好的性能。
2. 与无需训练的方法相比,采用基于训练的GraphSAGE方法可以显著提高性能。 值得注意的是,GNNs与e5-355M的联合训练并没有带来显著的改进,这表明消息传递(message passing)是提高性能的关键因素。
3. 所提出的方法与改进的提示(prompt)以及微调(fine-tuning)技术正交。 将GNN应用于改进的提示模板或微调后的LLMs,可以进一步提高性能。
4. 训练成本非常低 因为本文使用e5-355M作为GNNs的文本嵌入模型。如果可训练参数仅限于GNNs,训练通常在3分钟内完成。此外,当GNNs与e5-355M模型联合训练时,训练时长也仅为15分钟。这与微调开源LLMs所需的10-20小时形成鲜明对比。

5. 结论

本文探讨了基于图学习的任务规划方法。通过理论分析,揭示了注意力机制的归纳偏差和自回归损失的效用阻碍了LLMs在任务规划中的有效性。 为了解决这些局限性,本文提出了将GNNs引入任务图分析,在不同的LLMs和数据集上均取得了性能提升。

尽管取得了令人鼓舞的性能,但仍存在一些值得进一步探索的局限性和机遇:

1. 本文提出的方法虽然有效,但仍然比较简单。更复杂的基于GNN的决策算法有望进一步改进性能。

2. 目前的框架中,GNNs作为一个外部模块,与LLMs的交互有限。探索GNNs和LLMs的协同作用,特别是将GNN输出作为LLMs中的Token,是一个有趣的研究方向。

3. 当前任务图的构建仍需要人工努力。研究用于此应用的自动图生成技术是另一个有前景的未来工作方向。

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