LLMRefine: Pinpointing and Refining Large Language Models via Fine-Grained Actionable Feedback

📄 arXiv: 2311.09336v5 📥 PDF

作者: Wenda Xu, Daniel Deutsch, Mara Finkelstein, Juraj Juraska, Biao Zhang, Zhongtao Liu, William Yang Wang, Lei Li, Markus Freitag

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-15 (更新: 2024-10-25)

备注: Accepted to NAACL 2024

💡 一句话要点

提出LLMRefine以优化大语言模型输出质量

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

关键词: 大语言模型 人类反馈 文本生成 机器翻译 长篇问答 主题摘要 优化算法

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在推理阶段依赖人类反馈来提升生成质量，但获取反馈的成本高昂，限制了其应用。
  2. LLMRefine通过细粒度反馈模型识别文本缺陷，并利用模拟退火算法引导LLM进行迭代优化，旨在降低人类反馈的需求。
  3. 实验结果表明，LLMRefine在机器翻译、长篇问答和主题摘要任务上均显著优于基线方法，提升效果明显。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLM）通过人类反馈来提升生成质量。然而，在推理过程中获取人类反馈的成本较高。本文提出了LLMRefine，一种在推理时优化LLM输出的方法。其核心思想是利用学习到的细粒度反馈模型来识别缺陷，并引导LLM进行迭代改进。LLMRefine使用原始LLM作为编辑建议，通过模拟退火算法搜索无缺陷文本，平衡探索与利用。我们在机器翻译、长篇问答和主题摘要等三项文本生成任务上进行了实验，LLMRefine在所有基线方法中表现优异，翻译任务上提升高达1.7 MetricX点，ASQA任务上提升8.1 ROUGE-L，主题摘要任务上提升2.2 ROUGE-L。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在推理阶段生成文本质量不高的问题，现有方法依赖人类反馈，成本高且效率低。

核心思路：LLMRefine的核心思路是通过细粒度反馈模型识别文本中的缺陷，并引导LLM进行迭代优化，减少对人类反馈的依赖。

技术框架：LLMRefine的整体架构包括细粒度反馈模型和模拟退火搜索算法。首先，细粒度反馈模型识别文本缺陷，然后利用模拟退火算法在原始LLM生成的文本基础上进行优化，寻找无缺陷文本。

关键创新：LLMRefine的创新在于结合了细粒度反馈与模拟退火算法，使得模型能够在推理阶段自我优化，显著提高生成文本的质量。与传统方法相比，LLMRefine减少了对人类反馈的依赖。

关键设计：在设计中，细粒度反馈模型的训练采用了特定的损失函数，以确保其能够准确识别文本缺陷。同时，模拟退火算法的参数设置经过调优，以平衡探索与利用的关系，提升优化效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，LLMRefine在机器翻译任务上相较于基线方法提升了1.7 MetricX点，在ASQA任务上提升了8.1 ROUGE-L，在主题摘要任务上提升了2.2 ROUGE-L，展现出显著的性能优势。

🎯 应用场景

LLMRefine的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其在需要高质量文本生成的领域，如机器翻译、智能问答系统和内容摘要等。通过减少对人类反馈的依赖，LLMRefine能够提高生成效率，降低成本，推动相关技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

Recent large language models (LLM) are leveraging human feedback to improve their generation quality. However, human feedback is costly to obtain, especially during inference. In this work, we propose LLMRefine, an inference time optimization method to refine LLM's output. The core idea is to use a learned fine-grained feedback model to pinpoint defects and guide LLM to refine them iteratively. Using original LLM as a proposal of edits, LLMRefine searches for defect-less text via simulated annealing, trading off the exploration and exploitation. We conduct experiments on three text generation tasks, including machine translation, long-form question answering (QA), and topical summarization. LLMRefine consistently outperforms all baseline approaches, achieving improvements up to 1.7 MetricX points on translation tasks, 8.1 ROUGE-L on ASQA, 2.2 ROUGE-L on topical summarization.