減輕語言模型驅動問答中的知識衝突

Core Concepts

大型語言模型在問答系統中可能會過度依賴參數化知識，而忽略輸入的上下文資訊，導致產生與上下文不符的幻覺答案。文章提出使用提示微調技術，引導模型關注上下文資訊，從而減輕知識衝突，提高答案的準確性和一致性。

Abstract

語言模型驅動問答中的知識衝突問題

這篇研究論文探討了大型語言模型在問答系統中面臨的一個重要挑戰：知識衝突。具體來說，研究發現基於序列到序列的問答模型，例如 BART，在訓練過程中可能會過度依賴模型參數中編碼的知識，而忽略輸入的上下文資訊，導致在測試時產生與上下文不符的「幻覺」答案。

論文貢獻

為了減輕這種知識衝突，這篇論文提出了一種基於提示微調的解決方案。作者認為，通過在訓練過程中明確地將輸入的上下文資訊與生成的答案關聯起來，可以引導模型更加關注上下文，從而減少幻覺答案的產生。

論文中介紹了兩種提示微調方法：瓶頸適配器和前綴微調適配器。這兩種方法都通過引入額外的可訓練參數來實現對模型的微調，而不需要修改原始模型的參數。這種方法的優點是：

• 避免了對原始模型進行微調時可能出現的災難性遺忘問題。
• 額外的參數可以幫助分析模型在微調過程中參數化知識的變化。
• 適配器參數量小，可以顯著加快微調速度。

實驗結果

論文在兩個問答數據集上進行了實驗：KMIR 和 Natural Questions (NQ)。實驗結果表明，這兩種提示微調方法都能有效地提高模型在處理知識衝突方面的表現，生成的答案與上下文資訊更加一致。

總結

這篇論文為解決問答系統中的知識衝突問題提供了一種有效的解決方案。提示微調技術可以引導模型更加關注上下文資訊，從而減輕對參數化知識的過度依賴，提高答案的準確性和一致性。

Stats

在 KMIR 數據集上，瓶頸適配器和前綴微調適配器在測試集上的準確率分別為 92.9% 和 91.9%。
在 NQ 數據集上，瓶頸適配器和前綴微調適配器在測試集上的準確率分別為 64.1% 和 64.8%。

Quotes

"A particular challenge in ensuring factual consistency in grounded NLG tasks is that the usually unsatisfied sufficiency between the grounding context and gold output."
"We study a simple variant of hallucination, entity-based knowledge conflicts."
"We propose two set of orthogonal methods to mitigate undesirable model memorization: gradient based decoding and adapter-based fine tuning."

Key Insights Distilled From

Mitigating Knowledge Conflicts in Language Model-Driven Question Answering

by Han Cao, Zha... at arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.11344.pdf

Deeper Inquiries

如何評估不同提示微調技術在減輕知識衝突方面的有效性？

評估不同提示微調技術減輕知識衝突的有效性，可以從以下幾個方面入手：
1. 定量評估:

準確率 (Accuracy): 使用包含知識衝突的問答數據集，比較不同提示微調技術在模型回答正確率上的提升。
知識衝突解決率: 統計模型成功解決知識衝突的比例，例如在原文中正確識別並採用替換實體的比例。
幻覺率 (Hallucination Rate): 計算模型產生與原文不符的幻覺答案的比例，觀察提示微調技術是否能有效降低幻覺率。
忠實度 (Faithfulness): 評估模型生成的答案與原文的語義一致性，確保模型在解決知識衝突的同時，不會扭曲原文信息。
2. 定性評估:

案例分析: 選取典型案例，分析不同提示微調技術對模型回答的影響，例如模型是否正確識別了衝突實體、是否合理地利用了上下文信息。
人工評估: 邀請人類評估者對模型生成的答案進行評分，評估指標可以包括信息準確性、邏輯連貫性、可讀性等。
3. 其他評估指標:

訓練效率: 比較不同提示微調技術的訓練時間和計算資源消耗。
可解釋性: 分析不同提示微調技術對模型決策過程的影響，例如模型在生成答案時，對不同上下文信息的注意力分配。
評估時需要注意以下幾點:

選擇合適的評估數據集，確保數據集包含足夠多樣和複雜的知識衝突樣本。
設定合理的評估指標，能夠全面反映不同提示微調技術的優缺點。
進行充分的實驗，避免實驗結果的隨機性和偶然性。

除了提示微調，還有哪些方法可以解決問答系統中的知識衝突問題？

除了提示微調，還有以下方法可以解決問答系統中的知識衝突問題：
1. 數據增強 (Data Augmentation):

知識衝突樣本生成: 通過人工或自動化方法，生成包含知識衝突的問答樣本，用於模型訓練，提高模型對知識衝突的識別和解決能力。
上下文信息增強: 在訓練數據中添加更多與問題相關的上下文信息，幫助模型更好地理解問題，減少對參數化知識的依賴。
2. 模型結構改進 (Model Architecture Improvement):

多模態融合: 結合文本信息和其他模態信息，例如圖像、知識圖譜等，為模型提供更豐富的知識來源，降低模型產生幻覺答案的風險。
外部知識庫整合: 將外部知識庫整合到問答系統中，例如 Wikidata、ConceptNet 等，讓模型可以訪問更全面的知識，提高答案的準確性和一致性。
3. 訓練策略優化 (Training Strategy Optimization):

多任務學習: 將知識衝突解決作為一個輔助任務，與問答任務聯合訓練，鼓勵模型在學習回答問題的同時，學習識別和解決知識衝突。
對抗訓練: 使用生成對抗網絡 (GAN) 等技術，生成更難的知識衝突樣本，用於模型訓練，提高模型的魯棒性和泛化能力。
4. 後處理技術 (Post-processing Techniques):

答案驗證: 使用規則或模型對模型生成的答案進行驗證，識別並過濾掉包含知識衝突的答案。
答案排序: 根據答案與原文的一致性、可信度等指標對答案進行排序，將更可靠的答案排在前面。

如何設計更有效的訓練策略，使模型能夠更好地理解和利用上下文資訊，從而減少幻覺答案的產生？

設計更有效的訓練策略，使模型更好地理解和利用上下文信息，可以從以下幾個方面著手：
1. 增強上下文信息表示 (Enhanced Contextual Representation):

多層次上下文編碼: 使用層次化的模型結構，例如遞歸神經網絡 (RNN) 或 Transformer，對不同粒度的上下文信息進行編碼，例如詞級、句子級、段落級等，捕捉更豐富的上下文語義信息。
注意力機制: 引入注意力機制，例如自注意力機制或交叉注意力機制，讓模型在生成答案時，可以動態地關注與問題最相關的上下文信息，提高信息利用效率。
2. 強化上下文信息與問題的關聯 (Strengthening Context-Question Connection):

聯合訓練目標: 設計聯合訓練目標，鼓勵模型在學習回答問題的同時，學習捕捉上下文信息與問題之間的語義關聯，例如可以使用对比学习 (Contrastive Learning) 或一致性正则化 (Consistency Regularization) 等方法。
問題感知的上下文編碼: 在對上下文信息進行編碼時，引入問題信息作為指導，例如可以使用問題作為查詢向量，對上下文信息進行加權平均，突出與問題相關的信息。
3. 引入外部知識指導 (Incorporating External Knowledge Guidance):

知識增強的預訓練: 使用包含豐富知識信息的數據集對模型進行預訓練，例如知識圖譜、百科全書等，讓模型在預訓練階段就學習到更全面的知識，提高模型對上下文信息的理解能力。
知識蒸餾: 使用更强大的教師模型 (Teacher Model) 指導學生模型 (Student Model) 學習，例如可以使用教師模型的注意力权重或中间层表示作为学生模型的训练目标，帮助学生模型更好地理解和利用上下文信息。
4. 其他訓練策略:

多輪對話訓練: 在多輪對話場景下，可以利用歷史對話信息作為上下文，訓練模型更好地理解當前問題，減少對參數化知識的依賴。
強化學習: 使用強化學習方法，例如策略梯度 (Policy Gradient) 或 Q-learning，訓練模型根據上下文信息選擇最优的答案，提高模型的決策能力。
總之，設計有效的訓練策略需要綜合考慮模型結構、訓練數據、訓練目標等多個方面，才能使模型更好地理解和利用上下文信息，減少幻覺答案的產生，提高問答系統的性能。