需要幫助!評估大型語言模型尋求使用者支援的能力:以文本到SQL生成為案例研究

Kernkonzepte

本研究探討大型語言模型主動尋求使用者支援的能力。我們提出了評估性能提升與使用者負擔之間權衡的指標,並調查大型語言模型在不同資訊可用性下是否能夠確定何時需要尋求幫助。我們的實驗結果顯示,在沒有外部反饋的情況下,許多大型語言模型難以識別自身需要使用者支援的情況。這些發現突出了外部信號的重要性,並為未來提高尋求支援策略的研究提供了見解。

Zusammenfassung

本研究探討大型語言模型(LLM)主動尋求使用者支援的能力。研究動機是,當LLM生成錯誤輸出時,可從多個角度分析問題:一是模型缺乏滿足指令的能力,需要提升模型能力;另一是模型可能需要額外支援才能完成任務。因此,本研究旨在調查LLM是否能夠識別何時需要尋求使用者支援。

由於提供支援需要使用者付出額外努力,因此存在「LLM性能提升」與「使用者負擔」之間的權衡。因此,本研究提出了兩個研究問題:1)如何設計評估指標來量化這種權衡?2)LLM如何有效管理這種權衡,有哪些有效的策略?

本研究以文本到SQL任務為案例研究,選擇這個任務的原因包括:1)有實際應用前景,讓一般用戶能夠用自然語言查詢數據;2)自然語言查詢存在固有的模糊性,導致SQL代碼生成存在不確定性,適合需要額外使用者支援的情境;3)BIRD數據集提供了人工標註的外部知識,為研究提供了寶貴的使用者支援來源。

本研究的主要貢獻包括:1)提出了評估性能提升與使用者負擔權衡的指標;2)進行了各種平衡這種權衡的實驗,提供了LLM尋求使用者支援能力以及提高性能的有效策略的見解。

實驗結果顯示:1)「執行後詢問」策略能夠持續改善LLM的性能-負擔權衡,但有些LLM無法超越隨機基線;2)許多當前LLM僅依靠指令(x)和生成的輸出(ˆy)無法確定需要支援,需要依賴外部反饋(如SQL執行結果ˆr)才能超越隨機基線;3)部分LLM在僅使用指令(x)或生成輸出(ˆy)的情況下也能超越隨機基線,但仍可通過包含執行結果(ˆr)進一步提升性能-負擔權衡。

進一步分析發現,LLM的兩個關鍵能力是:1)識別何時需要尋求支援的能力;2)有效利用支援的能力。這兩個能力的平衡決定了整體的性能-負擔權衡。未來研究可以進一步探討如何提升這兩個能力。

Statistiken

以下是支持作者論點的重要數據:
"在沒有外部反饋的情況下,許多LLM難以識別自身需要使用者支援的情況。"
"部分LLM在僅使用指令(x)或生成輸出(ˆy)的情況下也能超越隨機基線,但仍可通過包含執行結果(ˆr)進一步提升性能-負擔權衡。"

Zitate

"本研究探討大型語言模型主動尋求使用者支援的能力。"
"我們提出了評估性能提升與使用者負擔之間權衡的指標,並調查大型語言模型在不同資訊可用性下是否能夠確定何時需要尋求幫助。"
"我們的實驗結果顯示,在沒有外部反饋的情況下,許多大型語言模型難以識別自身需要使用者支援的情況。"

Wichtige Erkenntnisse aus

I Need Help! Evaluating LLM's Ability to Ask for Users' Support: A Case Study on Text-to-SQL Generation

by Cheng-Kuang ... um arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2407.14767.pdf

Tiefere Fragen

除了文本到SQL任務,這些尋求支援的策略在其他任務中是否同樣有效?

在其他任務中，這些尋求支援的策略可能同樣有效，但其效果會受到任務特性和需求的影響。例如，在自然語言處理（NLP）任務中，LLM可能需要用戶提供更多上下文信息來生成更準確的回應，這與文本到SQL任務中的情況相似。特別是在處理模糊或不完整的指令時，LLM的能力來識別何時需要用戶支援將直接影響其性能。其他任務如文本生成、問答系統或對話生成等，也可能受益於這些策略，因為這些任務同樣涉及到理解用戶意圖和生成相應的輸出。因此，未來的研究可以探索這些策略在不同任務中的適用性和效果，並進一步調整以滿足特定任務的需求。

如何設計LLM,使其能夠更好地在沒有外部反饋的情況下識別自身需要支援的情況?

為了使LLM能夠在沒有外部反饋的情況下更好地識別自身需要支援的情況，可以考慮以下幾個設計策略：首先，增強模型的自我評估能力，通過引入內部信心評分機制，讓模型在生成輸出後能夠評估其準確性和完整性。其次，設計更為複雜的提示模板，讓模型在生成過程中考慮多種因素，例如輸入的模糊性、上下文的完整性等，從而更好地判斷是否需要額外的支援。此外，訓練模型時可以使用多樣化的數據集，讓其學習在不同情境下的支援需求，這樣可以提高模型的泛化能力，幫助其在面對未知情況時做出更明智的決策。

除了人工標註的外部知識,LLM還能利用哪些其他形式的支援來提升性能?

除了人工標註的外部知識，LLM還可以利用多種其他形式的支援來提升性能。例如，模型可以利用自動生成的知識庫或文檔，這些資料可以通過網絡爬蟲或其他自動化工具收集，並用於補充模型的知識。此外，LLM還可以依賴用戶的即時反饋，通過交互式學習的方式來不斷調整和優化其輸出。其他形式的支援還包括上下文信息的增強，例如通過上下文窗口或記憶機制來保持對先前對話的記錄，從而在生成回應時考慮到更多的背景信息。這些策略的結合可以幫助LLM在多樣化的任務中更有效地識別和利用支援，進一步提升其性能。