Characterizing Large Language Models as Rationalizers of Knowledge-intensive Tasks
作者: Aditi Mishra, Sajjadur Rahman, Hannah Kim, Kushan Mitra, Estevam Hruschka
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2023-11-09 (更新: 2024-01-31)
💡 一句话要点
提出知识引导的合理化生成方法以提升LLM的可信度
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 知识引导 合理化生成 可信度提升 人机交互
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在知识密集型任务中的合理化能力不足，尤其是在提供基于世界知识的支持时。
- 本文提出通过少量专家示例生成知识引导的合理化，并设计了两阶段的流程以提高合理化的可信度。
- 实验结果显示，知识基础的合理化更受众包工人青睐，且通过审查预测可以有效提升人类对LLMs生成内容的信任。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在生成流畅文本方面表现出色，但在知识密集型任务中提供合理化支持的能力尚未得到充分探讨。本文考虑通过少量示例生成知识引导的合理化，尤其是在常识多项选择题等任务中。研究发现，众包工人更倾向于知识基础的合理化，认为其在事实性、充分性和全面反驳方面优于众包生成的内容。尽管LLMs生成的合理化更受欢迎，但在简洁性和新颖性方面仍需改进。此外，研究表明，错误预测的合理化会削弱人类对LLMs生成内容的信任。为此，本文提出了一个两阶段的流程，以审查任务预测并消除潜在错误，从而实现可信的合理化生成。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在知识密集型任务中生成合理化支持的不足，尤其是如何提供基于事实的支持以增强用户信任。现有方法在生成合理化时缺乏对知识的有效利用，导致生成内容的可信度不足。
核心思路：论文的核心思路是通过少量专家编写的示例来引导LLMs生成知识基础的合理化，并在此基础上设计一个两阶段的流程来审查和优化模型的预测，确保生成的合理化内容更为可信。
技术框架：整体架构包括两个主要阶段：第一阶段是对任务预测进行审查，识别并消除潜在的错误决策；第二阶段是基于经过审查的预测生成合理化内容。该流程旨在提高生成内容的准确性和可信度。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了一个两阶段的审查机制，通过消除错误预测来提升合理化生成的质量，这一方法与现有的直接生成合理化的方式有本质区别。
关键设计：在参数设置上，使用了少量专家示例进行知识引导，并在损失函数中引入了对生成内容的事实性和充分性的评估，以确保生成的合理化不仅流畅且具备可信度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，知识基础的合理化在众包评估中获得了更高的偏好，尤其在事实性和充分性方面表现优于传统的众包生成内容。此外，通过审查预测的两阶段流程显著提升了人类对LLMs生成合理化的信任度，表明该方法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教育、智能问答系统和人机交互等。通过提升大型语言模型在知识密集型任务中的合理化能力，可以增强用户对AI系统的信任，从而推动其在实际应用中的广泛采用。未来，该方法还可能扩展到其他需要知识支持的领域，如医疗诊断和法律咨询等。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) are proficient at generating fluent text with minimal task-specific supervision. Yet, their ability to provide well-grounded rationalizations for knowledge-intensive tasks remains under-explored. Such tasks, like commonsense multiple-choice questions, require rationales based on world knowledge to support predictions and refute alternate options. We consider the task of generating knowledge-guided rationalization in natural language by using expert-written examples in a few-shot manner. Surprisingly, crowd-workers preferred knowledge-grounded rationales over crowdsourced rationalizations, citing their factuality, sufficiency, and comprehensive refutations. Although LLMs-generated rationales were preferable, further improvements in conciseness and novelty are required. In another study, we show how rationalization of incorrect model predictions erodes humans' trust in LLM-generated rationales. Motivated by these observations, we create a two-stage pipeline to review task predictions and eliminate potential incorrect decisions before rationalization, enabling trustworthy rationale generation.