LLMsにおける知識の衝突：調査

Core Concepts

大規模言語モデル（LLMs）における知識の複雑な衝突とその影響を探求する。

Abstract

抽象的な分析から具体的な事例まで、3つの種類の知識の衝突を詳細に解説。
知識の複雑さや矛盾が信頼性やパフォーマンスに与える影響を明らかにする。
それぞれのタイプごとに原因、行動分析、解決策を提供。
大規模言語モデル（LLMs）とは

LLMsは世界知識を包括することで有名であり、QAやファクトチェックなどのタスクで優れた性能を発揮している。
外部コンテキスト情報と内部パラメータ化された知識が統合されることで、LLMsは現実世界アプリケーションで重要な役割を果たす。
知識の衝突：Context-Memory Conflict (§ 2)

コンテキスト情報とパラメータ化された記憶が一致しない場合、コンテキストメモリー衝突が発生する。
時間的不一致や偽情報汚染が主な原因であり、これらは信頼性やパフォーマンスに影響を与える。
知識の衝突：Inter-Context Conflict (§ 3)

外部情報源を組み込む際に生じる問題。特にRAG技術の登場により増加し、偽情報や古い情報が矛盾を引き起こす可能性がある。
知譆の衝突：Intra-Memory Conflict (§ 4)

LLMs内部で発生する状況。訓練コーパスバイアス、デコーディング戦略、知識編集が主な原因。
訓練データセット内の不正確な情報やランダムサンプリング方法が予測不能な振る舞いを引き起こす可能性あり。

Stats

LLMsは外部文書から取得した内容に依存し過ぎてしまう可能性あり。
モデルは時系列的不一致や偽情報汚染から影響を受けている。

Quotes

"大規模言語モデル（LLMs）は外部文書から取得した内容に依存し過ぎてしまう可能性あり。"
"モデルは時系列的不一致や偽情報汚染から影響を受けている。"

Key Insights Distilled From

Knowledge Conflicts for LLMs

by Rongwu Xu,Ze... at arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08319.pdf

Deeper Inquiries

外部文書から取得した内容への依存度が高いLLMsでは、どうすれば信頼性とパフォーマンス向上が図れるだろうか？

外部文書に依存するLLMsの信頼性とパフォーマンスを向上させるためには、以下の方法が考えられます：

Fine-tuning: モデルを特定のタスクやコンテキストに適合させることで、正確な情報を提供する能力を強化します。例えば、Knowledge Aware Fine-Tuning (KAFT)などがあります。

Prompting: 特定のプロンプト戦略を使用してモデルがコンテキストに忠実であるように促進します。これにより、モデルは関連する情報源に従って回答しやすくなります。

Decoding Strategies: 出力結果を安定化させるための新しいデコード手法（例：Context-aware Decoding）を導入します。これはランダムサンプリング方法から来る予測不能な振る舞いを軽減します。

Pre-training Methods: 事前学習段階で知識編集や追加学習（Continuously-updated QA）など新しいアプローチも検討されています。

これらの手法は、外部文書から取得した情報への依存度が高いLLMsにおける信頼性とパフォーマンス向上に効果的です。

偽情報や古い情報から生じる矛盾点へ対処する方法はあるか？

偽情報や古い情報から生じる矛盾点へ対処するための方法は次の通りです：

Misinformation Detection: モデル内で誤った情報または偽物（misinformation）を検出し排除する仕組み（例：Query Augmentation, Training Discriminator） を導入して不正確な知識源から生成された回答を防止します。

Fact Validity Prediction: 時代遅れまたは間違った事実（outdated information） を特定して更新し、最新かつ正確な知識源だけ利用することでモデル精度向上可能です。

Disentangling Sources : 異なったソース間で発生した衝突解消策 （DisentQA, Improving Factuality strategies) を採用して相反しない回答生成能力強化

これらのアプローチは模索中でもありますが，偽物・時代遅れ等問題起因要素別解決方針整理及びそれら全体的影響分析重要視されています．

ランダムサンプリング方法が予測不能な振舞いを引き起こす可能性があ る中，安定した出力結果 を得 ら れ る 手 段 は 存 在 す るか？

ランダムサンプリングメソッド の予測不能挙動改善手段:

Deterministic Sampling : Stochastic sampling 方法では無く deterministic sampling 方式(例: greedy sampling, top-p sampling) 導入
2 .Contrastive Decoding Techniques : Contrastive decoding アルゴリズム(CD2)等使ってknowledge conflicts下logits差異最大化並model自身真実回答confidence補正
3 .Output Ensemble Approachs ：ConCoRD,Zhao et al.(2023b),Zheng et al.(2022),Wan et al.(2024)

以上述方式可行性評価後 安定出力保証有望見込まれています。