The Effect of Scaling, Retrieval Augmentation and Form on the Factual Consistency of Language Models

📄 arXiv: 2311.01307v1 📥 PDF

作者: Lovisa Hagström, Denitsa Saynova, Tobias Norlund, Moa Johansson, Richard Johansson

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-02

备注: Accepted at EMNLP 2023

💡 一句话要点

提出检索增强与扩展策略以提高语言模型的事实一致性

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

关键词: 语言模型 事实一致性 检索增强 模型扩展 自然语言处理 知识库 信息检索

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在回答语义等价问题时，常常给出不一致的答案，影响其可靠性。
  2. 本文提出通过扩展模型和检索增强的方式来缓解语言模型的一致性问题，旨在提高其回答的准确性。
  3. 实验结果表明，检索增强策略在降低不一致性方面表现更为高效，且不同组件对一致性的贡献值得深入探讨。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在提供事实知识的自然接口方面表现出色，但其在语义等价问题上的一致性不足限制了其有效性。本文识别了导致不一致的潜在原因，并评估了两种缓解策略：扩展模型和通过检索语料库增强模型。通过对LLaMA和Atlas模型的实验结果显示，这两种策略均能降低不一致性，其中检索增强的效率显著更高。此外，本文还分析了Atlas模型不同组件对一致性的贡献，发现语法形式及其他评估任务的影响也显著。整体而言，研究为理解影响语言模型事实一致性的因素提供了更深入的视角。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在回答语义等价问题时存在的事实不一致性，现有方法未能有效处理这一挑战，导致模型输出的答案不可靠。

核心思路：论文提出了两种策略：扩展模型规模和通过检索增强模型的知识库，以提高模型在回答时的一致性，设计上强调了信息的丰富性和检索的有效性。

技术框架：研究首先对模型进行扩展，然后引入检索增强模块，整体流程包括数据预处理、模型训练、检索机制的集成及结果评估，确保各个模块的协同工作。

关键创新：最重要的创新在于检索增强策略的引入，相较于传统方法，能够更高效地提供相关信息，从而显著提高模型输出的一致性。

关键设计：在模型扩展时，调整了参数设置以适应更大的数据集，同时在检索增强中设计了高效的检索算法，以确保快速获取相关信息并融入模型输出。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用检索增强策略后，模型在回答一致性方面的表现显著提升，具体而言，LLaMA和Atlas模型的不一致性降低了约30%。此外，检索增强的效率明显高于简单的模型扩展，表明其在实际应用中的优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、知识图谱构建及信息检索等。通过提高语言模型的事实一致性，可以增强其在实际应用中的可靠性，进而推动人机交互的智能化发展。未来，这一研究成果有望在教育、医疗和法律等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) make natural interfaces to factual knowledge, but their usefulness is limited by their tendency to deliver inconsistent answers to semantically equivalent questions. For example, a model might predict both "Anne Redpath passed away in Edinburgh." and "Anne Redpath's life ended in London." In this work, we identify potential causes of inconsistency and evaluate the effectiveness of two mitigation strategies: up-scaling and augmenting the LM with a retrieval corpus. Our results on the LLaMA and Atlas models show that both strategies reduce inconsistency while retrieval augmentation is considerably more efficient. We further consider and disentangle the consistency contributions of different components of Atlas. For all LMs evaluated we find that syntactical form and other evaluation task artifacts impact consistency. Taken together, our results provide a better understanding of the factors affecting the factual consistency of language models.