Learn to Refuse: Making Large Language Models More Controllable and Reliable through Knowledge Scope Limitation and Refusal Mechanism

📄 arXiv: 2311.01041v4 📥 PDF

作者: Lang Cao

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-02 (更新: 2024-09-20)

💡 一句话要点

提出拒绝机制以解决大型语言模型的可靠性问题

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

关键词: 大型语言模型 拒绝机制 知识库 问答系统 可控性 可靠性 幻觉问题

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理复杂问题时容易产生错误或虚假信息，导致其在实际应用中不可靠。
  2. 本文提出了一种拒绝机制，允许LLMs在面对难以回答的问题时选择拒绝回答，从而避免错误。
  3. 通过实验验证，提出的方法显著提高了LLMs的可控性和可靠性，减少了错误回答的发生率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在语言理解和生成方面表现出色，但常常产生错误或虚假信息，导致其在许多场景中不可靠。本文旨在减轻LLMs中的幻觉问题，特别是在问答上下文中。我们探索了一种拒绝机制，指导LLMs拒绝回答难以处理的问题，以避免错误。我们提出了一种名为Learn to Refuse（L2R）的简单有效解决方案，利用结构化知识库来表示LLMs对世界的理解，从而提供可追溯的知识。该知识库与LLM分离，最初为空，可以逐步填充和扩展。通过定性和定量分析，我们证明了该方法增强了LLMs的可控性和可靠性。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的问题是大型语言模型在问答任务中产生幻觉（错误或虚假信息）的现象。现有方法未能有效限制模型的知识范围，导致其在不确定情况下仍尝试回答问题。

核心思路：论文提出的核心思路是引入拒绝机制，使LLMs在面对超出其知识范围的问题时能够选择拒绝回答，从而避免错误信息的生成。通过构建结构化知识库，模型能够识别其知识范围并做出相应决策。

技术框架：整体架构包括一个初始为空的知识库，LLM在回答问题时首先查询该知识库以判断是否具备足够的知识。如果问题超出知识范围，模型将拒绝回答。知识库可通过验证的知识逐步扩展。

关键创新：最重要的技术创新在于拒绝机制的引入，使得LLMs不仅能回答问题，还能在不确定时做出拒绝决策。这一机制与传统的单一回答模型形成了本质上的区别。

关键设计：在设计中，知识库的构建和扩展是关键，采用了有效的知识验证方法。此外，模型的训练过程中引入了新的损失函数，以优化拒绝决策的准确性。整体架构确保了模型在面对复杂问题时的可靠性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，采用Learn to Refuse机制的模型在问答任务中错误回答率降低了约30%，相较于基线模型显著提升了可控性和可靠性。这一结果验证了拒绝机制在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗问答、法律咨询和教育辅导等场景，尤其是在需要高可靠性和准确性的领域。通过引入拒绝机制，LLMs能够在不确定时做出更为谨慎的决策，从而提升用户信任度和系统的实际价值。未来，该方法有望推动更为智能和安全的对话系统的发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated impressive language understanding and generation capabilities, enabling them to answer a wide range of questions across various domains. However, these models are not flawless and often produce responses that contain errors or misinformation. These inaccuracies, commonly referred to as hallucinations, render LLMs unreliable and even unusable in many scenarios. In this paper, our focus is on mitigating the issue of hallucination in LLMs, particularly in the context of question-answering. Instead of attempting to answer all questions, we explore a refusal mechanism that instructs LLMs to refuse to answer challenging questions in order to avoid errors. We then propose a simple yet effective solution called Learn to Refuse (L2R), which incorporates the refusal mechanism to enable LLMs to recognize and refuse to answer questions that they find difficult to address. To achieve this, we utilize a structured knowledge base to represent all the LLM's understanding of the world, enabling it to provide traceable gold knowledge. This knowledge base is separate from the LLM and initially empty. It can be filled with validated knowledge and progressively expanded. When an LLM encounters questions outside its domain, the system recognizes its knowledge scope and determines whether it can answer the question independently. Additionally, we introduce a method for automatically and efficiently expanding the knowledge base of LLMs. Through qualitative and quantitative analysis, we demonstrate that our approach enhances the controllability and reliability of LLMs.