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善用知識流,避免重蹈覆轍:以確定性表徵知識流的拒答感知指令微調


核心概念
大型語言模型 (LLM) 的拒答感知指令微調 (RAIT) 旨在讓模型學會拒絕回答未知問題,但現有基於正確性的 RAIT 方法存在過度拒答問題。本文分析了過度拒答的兩個主要原因:靜態衝突和動態衝突,並提出基於確定性表徵知識流的拒答感知指令構建方法 (CRaFT) 來解決這些問題。
摘要

CRaFT:以確定性表徵知識流的拒答感知指令構建方法

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大型語言模型 (LLM) 的拒答感知指令微調 (RAIT) 旨在讓模型學會拒絕回答未知問題,從而提高其可靠性和減少幻覺現象。然而,現有基於正確性的 RAIT 方法存在過度拒答問題,即模型拒絕回答一些其實可以正確回答的問題。 本文深入分析了過度拒答的兩個主要原因: 靜態衝突: 在 LLM 的特徵空間中,基於正確性構建的 RAIT 數據集中,相似的樣本可能被分配到不同的標籤(原始答案 vs. 修改後的「我不知道」),導致模型難以區分已知和未知問題。 動態衝突: LLM 的知識狀態在微調過程中會發生變化,但現有方法使用基於初始 LLM 知識狀態構建的靜態 RAIT 數據,忽略了這種動態變化,導致訓練效率低下和過度拒答。 為了解決這些問題,本文提出了基於確定性表徵知識流的拒答感知指令構建方法 (CRaFT)。CRaFT 包含兩個階段: 階段一:查詢 LLM 的知識狀態和知識流 知識狀態查詢: 除了正確性,CRaFT 還引入了回應確定性來表徵 LLM 的知識狀態。 排練訓練: 通過對與 LLM 內部知識高度一致的數據樣本進行微調,捕捉 LLM 在微調過程中的自然知識流變化趨勢。 階段二:拒答感知指令構建和微調 利用階段一獲得的知識狀態和知識流信息,從原始數據集中選擇合適的樣本構建 RAIT 數據,並使用該數據對初始 LLM 進行微調。
深入分析了現有基於正確性的 RAIT 數據中的靜態和動態衝突,揭示了其導致 LLM 對已知和未知問題錯誤分類的原因,進而導致過度拒答問題。 提出了 CRaFT 方法,在構建 RAIT 數據時,除了正確性,還引入了確定性以減少靜態衝突;通過排練訓練,捕捉 LLM 的知識流趨勢,有效緩解動態衝突。 開發了真實性幫助度評分 (THS) 指標,用於更全面、準確地評估 LLM 的整體性能。

深入探究

除了確定性和知識流,還有哪些因素可以用来改善 LLM 的拒答能力?

除了文中提到的確定性和知識流,以下因素也可能改善 LLM 的拒答能力: 外部知識庫整合: 將外部知識庫整合到 LLM 中,讓模型在回答問題時可以參考更廣泛的資訊。當模型無法從自身參數中找到答案時,可以查詢外部知識庫,如果仍然找不到,則拒絕回答。 問題理解增強: 提升 LLM 對問題語義的理解能力,使其能更準確地判斷自身是否具備回答問題所需的知識。例如,可以透過訓練模型識別問題中的關鍵詞、實體和關係,或使用更精確的問題分類模型。 多輪對話中的拒答策略: 在多輪對話場景中,LLM 需要根據之前的對話歷史和當前問題,動態調整拒答策略。例如,如果模型在之前的對話中已經拒絕回答過類似問題,則可以更果斷地拒絕當前問題。 拒答原因解釋: 訓練 LLM 在拒絕回答問題時,提供簡潔易懂的拒答原因,例如「我缺乏相關知識」或「這個問題超出我的理解範圍」。這樣可以提高模型的透明度和用戶體驗。 強化學習微調: 使用強化學習對 LLM 進行微調,根據模型在拒答任務上的表現給予獎勵或懲罰,引導模型學習更優的拒答策略。

如何在不損害模型性能的前提下,进一步降低 LLM 的幻覺現象?

降低 LLM 幻覺現象的同時不損害模型性能是一個挑戰,以下是一些可行的策略: 數據增強: 使用更高質量的數據對 LLM 進行訓練,例如人工標註的數據、經過事實驗證的數據等。同時,可以設計針對性的數據增強方法,例如利用已知的知識圖譜生成更多樣化的訓練樣本,或使用對抗訓練生成更難以被模型「欺騙」的樣本。 知識編輯: 開發知識編輯技術,允許人工直接修改 LLM 中的知識,修正錯誤信息並補充缺失知識。這需要設計有效的知識表示方法和知識編輯接口,並確保知識編輯操作不會破壞模型的整體結構和性能。 可解釋性增強: 提升 LLM 的可解釋性,使其能夠解釋推理過程和決策依據。例如,可以訓練模型生成回答問題時所依據的文本片段或知識圖譜路徑,幫助用戶理解模型的思考過程,更容易發現潛在的幻覺現象。 多模型協作: 利用多個 LLM 進行協作,例如通過投票機制或知識融合技術,整合多個模型的預測結果,降低單個模型產生幻覺的風險。 持續學習: 開發 LLM 的持續學習能力,使其能夠不斷從新的數據中學習,更新自身的知識庫,並修正已有的錯誤信息。

如果将 CRaFT 应用于其他自然语言处理任务,例如机器翻译或文本摘要,会产生什么样的影响?

CRaFT 的核心思想是利用確定性和知識流信息,更精確地識別和處理 LLM 不擅長的樣本,從而提高模型的整體性能。將 CRaFT 應用於其他自然語言處理任務,例如機器翻譯或文本摘要,可能產生以下影響: 機器翻譯: 優勢: CRaFT 可以幫助機器翻譯模型識別自身不擅長翻譯的句子,例如包含罕見詞彙、複雜語法結構或文化特定表達的句子。模型可以選擇拒絕翻譯這些句子,或使用其他策略,例如基於檢索的翻譯方法,以提高翻譯質量。 挑戰: 如何定義機器翻譯模型的「確定性」和「知識流」是一個挑戰。與問答任務不同,機器翻譯的評估指標更加複雜,難以直接用於判斷模型對翻譯結果的自信程度。 文本摘要: 優勢: CRaFT 可以幫助文本摘要模型識別自身不擅長處理的文本,例如包含大量專業術語、複雜邏輯關係或情感色彩強烈的文本。模型可以選擇拒絕生成摘要,或使用其他策略,例如提取式摘要方法,以提高摘要質量。 挑戰: 與機器翻譯類似,如何定義文本摘要模型的「確定性」和「知識流」也是一個挑戰。文本摘要的評估指標通常依賴於人工評估,難以直接用於指導模型學習。 總體而言,將 CRaFT 應用於其他自然語言處理任務具有潛力,但也面臨著一些挑戰。需要根據具體任務的特点,設計合理的確定性和知識流表示方法,并调整模型训练和评估策略,才能充分发挥 CRaFT 的优势。
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