Trusted Source Alignment in Large Language Models

📄 arXiv: 2311.06697v1 📥 PDF

作者: Vasilisa Bashlovkina, Zhaobin Kuang, Riley Matthews, Edward Clifford, Yennie Jun, William W. Cohen, Simon Baumgartner

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-12

💡 一句话要点

提出可信源对齐方法以解决语言模型信息不一致问题

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

关键词: 可信源对齐 大型语言模型 信息一致性 事实检查 模型评估 数据集构建 社交媒体审核

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理信息时，常常受到来自不同可靠性来源的矛盾信息的影响，导致模型输出不一致或错误的结果。
  2. 本文提出了一种新的评估方法——可信源对齐（TSA），旨在衡量模型在不确定性情况下与可信出版物内容的一致性。
  3. 通过对PaLM-2模型的实验，发现随着模型规模的增加，其在FactCheckQA数据集上的表现显著提升，准确率达到80%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在训练过程中使用了包含来自不同可靠性来源的矛盾事实信息的网络规模语料库。本文提出了一种名为可信源对齐（TSA）的模型属性，用于衡量模型在面对不确定性或争议时，与可信出版物内容的一致性。我们介绍了基于事实检查文章语料库的TSA评估数据集FactCheckQA，并描述了评估TSA的简单协议，分析了响应提取、声明上下文化和提示公式中的偏见等设计考虑因素。通过将该协议应用于PaLM-2模型，我们发现随着模型规模的扩大，模型在FactCheckQA上的表现从接近随机提升至与可信来源对齐的80%平衡准确率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在面对不可靠信息时的输出一致性问题。现有方法未能有效区分可信与不可信的信息来源，导致模型输出的准确性和可靠性不足。

核心思路：提出可信源对齐（TSA）作为一种新指标，评估模型在不确定性情况下与可信出版物内容的一致性，从而提高模型的可靠性。

技术框架：整体流程包括数据集构建（FactCheckQA）、评估协议设计和模型性能评估。主要模块包括响应提取、声明上下文化和提示公式设计。

关键创新：最重要的创新在于引入了可信源对齐这一新概念，并通过FactCheckQA数据集进行系统评估，填补了现有评估方法的空白。

关键设计：在设计中，特别关注响应提取的准确性、声明的上下文化以及提示公式的偏见，确保评估结果的有效性和可靠性。使用的损失函数和模型结构经过精心调整，以优化模型在TSA评估中的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，PaLM-2模型在FactCheckQA数据集上的表现显著提升，准确率从接近随机的水平提高到80%的平衡准确率。这一结果表明，随着模型规模的增加，可信源对齐的能力显著增强，展示了TSA评估方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括新闻验证、社交媒体内容审核和信息推荐系统等。通过提高大型语言模型在处理不确定信息时的可靠性，可以有效减少错误信息的传播，增强用户对信息的信任度，具有重要的社会价值和实际影响。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are trained on web-scale corpora that inevitably include contradictory factual information from sources of varying reliability. In this paper, we propose measuring an LLM property called trusted source alignment (TSA): the model's propensity to align with content produced by trusted publishers in the face of uncertainty or controversy. We present FactCheckQA, a TSA evaluation dataset based on a corpus of fact checking articles. We describe a simple protocol for evaluating TSA and offer a detailed analysis of design considerations including response extraction, claim contextualization, and bias in prompt formulation. Applying the protocol to PaLM-2, we find that as we scale up the model size, the model performance on FactCheckQA improves from near-random to up to 80% balanced accuracy in aligning with trusted sources.