Building Domain-Specific LLMs Faithful To The Islamic Worldview: Mirage or Technical Possibility?

📄 arXiv: 2312.06652v1 📥 PDF

作者: Shabaz Patel, Hassan Kane, Rayhan Patel

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-12-11

备注: Accepted for Muslims in ML workshop at the 37th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023)

💡 一句话要点

构建符合伊斯兰世界观的领域特定LLM：技术可行性分析与挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 领域特定模型 伊斯兰世界观 知识表示 自然语言理解

📋 核心要点

  1. 现有LLM在处理伊斯兰相关内容时，存在传播刻板偏见和捏造事实的风险，无法准确反映伊斯兰信仰和教义。
  2. 论文将构建符合伊斯兰世界观的LLM定义为技术问题，并提出多种解决方案，旨在提升模型在特定领域的准确性和可信度。
  3. 论文强调了高质量数据集、有效评估方法和跨学科合作的重要性，为构建和评估此类系统提供了指导。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在众多自然语言理解用例中表现出了卓越的性能。然而，这种令人印象深刻的性能也伴随着固有的局限性，例如，容易延续刻板印象偏见或捏造不存在的事实。在伊斯兰及其表述的背景下，准确且如实地呈现根植于《古兰经》和圣训的信仰和教义至关重要。本研究着重于构建符合伊斯兰世界观的领域特定LLM这一挑战，并提出了构建和评估此类系统的方法。首先，我们将这个开放式目标定义为一个技术问题，并提出了各种解决方案。随后，我们批判性地考察了每种方法固有的已知挑战，并强调了可用于评估此类系统的评估方法。这项工作强调了对高质量数据集、评估以及融合机器学习与伊斯兰学术的跨学科工作的需求。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决通用LLM在处理伊斯兰相关内容时出现的失真和不准确问题。现有LLM容易受到偏见的影响，无法保证其输出符合伊斯兰教义和价值观。这可能导致对伊斯兰信仰的误解和负面影响。

核心思路：论文的核心思路是将构建符合伊斯兰世界观的LLM视为一个技术问题，并探索不同的方法来解决这个问题。其根本在于通过高质量的数据集、特定的训练方法和严格的评估标准，使LLM能够准确、客观地理解和生成与伊斯兰相关的内容。

技术框架：论文并没有提出一个具体的模型架构，而是探讨了多种构建领域特定LLM的潜在方法，包括：1) 使用高质量的伊斯兰文本数据集进行预训练或微调；2) 设计特定的损失函数来鼓励模型生成符合伊斯兰教义的输出；3) 采用知识图谱等外部知识源来增强模型的知识储备。同时，论文也强调了评估的重要性，提出了多种评估指标来衡量模型在伊斯兰领域的准确性和可信度。

关键创新：论文的主要创新在于将构建符合特定世界观（如伊斯兰世界观）的LLM作为一个明确的技术问题进行研究。它没有局限于传统的性能指标，而是强调了模型在特定领域的准确性、可信度和文化敏感性。此外，论文还强调了跨学科合作的重要性，认为需要机器学习专家和伊斯兰学者共同努力才能构建出真正符合伊斯兰世界观的LLM。

关键设计：论文并没有提供具体的参数设置或网络结构，而是侧重于方法论的探讨。关键的设计思想包括：1) 数据集的选择和清洗，确保数据集的质量和代表性；2) 损失函数的设计，鼓励模型生成符合伊斯兰教义的输出；3) 评估指标的选择，全面衡量模型在伊斯兰领域的表现。

📊 实验亮点

论文提出了构建符合伊斯兰世界观LLM的多种方法，并强调了高质量数据集和有效评估的重要性。虽然没有提供具体的实验结果，但论文为未来的研究方向提供了清晰的指导，并指出了现有方法存在的挑战。该研究为构建更准确、可信和文化敏感的LLM奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于构建伊斯兰知识问答系统、伊斯兰教义解释器、古兰经翻译工具等。这些应用可以帮助穆斯林更好地理解伊斯兰教义，促进不同文化之间的交流，并为非穆斯林提供了解伊斯兰文化的渠道。此外，该研究也为构建其他领域特定LLM提供了借鉴。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable performance across numerous natural language understanding use cases. However, this impressive performance comes with inherent limitations, such as the tendency to perpetuate stereotypical biases or fabricate non-existent facts. In the context of Islam and its representation, accurate and factual representation of its beliefs and teachings rooted in the Quran and Sunnah is key. This work focuses on the challenge of building domain-specific LLMs faithful to the Islamic worldview and proposes ways to build and evaluate such systems. Firstly, we define this open-ended goal as a technical problem and propose various solutions. Subsequently, we critically examine known challenges inherent to each approach and highlight evaluation methodologies that can be used to assess such systems. This work highlights the need for high-quality datasets, evaluations, and interdisciplinary work blending machine learning with Islamic scholarship.