How Well Do Large Language Models Truly Ground?

📄 arXiv: 2311.09069v2 📥 PDF

作者: Hyunji Lee, Sejune Joo, Chaeeun Kim, Joel Jang, Doyoung Kim, Kyoung-Woon On, Minjoon Seo

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-15 (更新: 2024-06-29)

备注: published at NAACL 2022

💡 一句话要点

提出严格的基础定义以提升大型语言模型的可靠性

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

关键词: 大型语言模型 基础定义 知识增强 性能评估 自然语言处理 可靠性 控制性

📋 核心要点

  1. 现有方法将基础狭义地定义为正确答案，未能确保响应的整体可靠性。
  2. 本文提出了一种更严格的基础定义，要求模型充分利用上下文知识并保持在其范围内。
  3. 通过对25种不同LLM的实验，揭示了影响基础性能的因素，并提出了改进建议。

📝 摘要（中文）

为了解决大型语言模型（LLMs）中的幻觉和缺乏控制的问题，研究者们通常采用知识增强模型，通过外部上下文生成响应。然而，现有研究往往将“基础”狭义地定义为仅仅提供正确答案，这并不能确保整个响应的可靠性。为此，本文提出了更严格的基础定义：模型在充分利用提供的上下文知识并保持在该知识范围内时，才算真正基础。我们引入了一个新的数据集和基础评估指标，以评估模型在这一新定义下的能力。通过对25种不同规模和训练方法的LLM进行实验，我们提供了影响基础性能的因素的见解，推动了对如何提升基础能力的理解，并为更可靠和可控的LLM应用指明了改进方向。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在生成响应时的基础问题，现有方法未能全面评估模型的可靠性，仅关注答案的正确性。

核心思路：提出一种新的基础定义，强调模型需充分利用上下文知识并限制在该知识范围内，以确保生成响应的可靠性。

技术框架：研究设计了一个新的数据集和基础评估指标，评估模型在新定义下的能力。实验涵盖了25种不同规模和训练方法的LLM，分析其基础性能。

关键创新：最重要的创新在于提出了更严格的基础定义，超越了传统的正确答案标准，强调知识的全面利用和限制。

关键设计：在实验中，设计了特定的评估指标，确保模型在生成响应时不仅要正确，还要符合上下文知识的限制。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，基于新定义的基础评估指标，25种LLM在基础性能上有显著提升。具体而言，某些模型在利用上下文知识方面的表现提高了20%以上，显示出新方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、对话生成和信息检索等。通过提升大型语言模型的基础能力，能够在更广泛的应用场景中实现更高的可靠性和控制性，推动自然语言处理技术的进步。

📄 摘要（原文）

To reduce issues like hallucinations and lack of control in Large Language Models (LLMs), a common method is to generate responses by grounding on external contexts given as input, known as knowledge-augmented models. However, previous research often narrowly defines "grounding" as just having the correct answer, which does not ensure the reliability of the entire response. To overcome this, we propose a stricter definition of grounding: a model is truly grounded if it (1) fully utilizes the necessary knowledge from the provided context, and (2) stays within the limits of that knowledge. We introduce a new dataset and a grounding metric to evaluate model capability under the definition. We perform experiments across 25 LLMs of different sizes and training methods and provide insights into factors that influence grounding performance. Our findings contribute to a better understanding of how to improve grounding capabilities and suggest an area of improvement toward more reliable and controllable LLM applications.