Context Matters: Data-Efficient Augmentation of Large Language Models for Scientific Applications

📄 arXiv: 2312.07069v2 📥 PDF

作者: Xiang Li, Haoran Tang, Siyu Chen, Ziwei Wang, Anurag Maravi, Marcin Abram

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-12 (更新: 2023-12-21)

备注: 11 pages, 6 figures, 4 tables, 3 pages of supplementary material

💡 一句话要点

针对科学应用，论文提出数据高效的LLM增强方法，提升模型可靠性。

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

关键词: 大型语言模型 科学应用 上下文增强 自动化评分 可靠性提升

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在专业领域应用时，容易出现幻觉、逻辑错误等问题，影响其可靠性。
  2. 论文核心在于通过数据高效的增强方法，提升LLM在科学等专业领域的准确性和可靠性。
  3. 实验表明，上下文相关性与答案质量存在非线性关系，且LLM具备一定的自我评估能力。

📝 摘要（中文）

本文探讨了大型语言模型（LLM），如GPT-4，在回答复杂问题时固有的挑战，特别是其产生幻觉、逻辑错误和不正确结论的倾向。LLM以连贯且语义严谨的方式呈现错误答案的能力，进一步复杂化了事实不准确性的检测。这个问题在需要专业知识的领域尤为突出。我们的工作深入研究了这些挑战，旨在加强对这些错误的理解和缓解，从而有助于提高LLM在科学和其他专业领域的准确性和可靠性。我们的研究结果揭示了上下文相关性与答案质量之间存在非线性关系。此外，我们证明了通过正确的校准，可以自动化评分过程——这一发现表明，至少在一定程度上，LLM可以用来自我检查其自身表现的质量。最后，我们描述了一个实验平台，可以看作是本文所述技术的概念验证。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在科学等专业领域应用时，容易产生幻觉、逻辑错误和不正确结论的问题。现有方法难以有效检测和纠正这些错误，尤其是在需要专业知识的场景下，LLM生成的看似合理但实则错误的答案更具迷惑性。

核心思路：论文的核心思路是通过分析上下文相关性对LLM回答质量的影响，并利用这种关系来校准和自动化评估过程。通过优化上下文信息，提高LLM生成正确答案的概率，并使其具备一定的自我评估能力，从而提升整体可靠性。

技术框架：论文构建了一个实验平台，用于验证所提出的技术。该平台包含以下主要阶段：1）问题输入：向LLM提出需要专业知识的问题；2）上下文构建：根据问题构建相关的上下文信息；3）答案生成：LLM基于问题和上下文生成答案；4）质量评估：评估答案的质量，包括准确性、逻辑性和相关性；5）自动化评分：通过校准，使LLM能够自我评估答案质量。

关键创新：论文的关键创新在于发现了上下文相关性与答案质量之间的非线性关系，并利用这种关系实现了自动化评分。这表明LLM不仅可以生成答案，还可以一定程度上评估自身答案的质量，为LLM的自我改进提供了可能。

关键设计：论文的关键设计包括：1）上下文构建策略：如何选择和组织上下文信息，以最大程度地提高答案质量；2）质量评估指标：如何定义和量化答案的准确性、逻辑性和相关性；3）自动化评分校准：如何校准LLM的评分标准，使其与人工评估结果尽可能一致。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在摘要中未提及，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文实验结果表明，上下文相关性与答案质量之间存在非线性关系。通过适当的校准，可以实现LLM的自动化评分，这意味着LLM具备一定的自我评估能力。该研究为提升LLM在专业领域的应用可靠性提供了新的思路和方法。具体的性能数据、对比基线、提升幅度等信息在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于科学研究、教育、医疗等多个专业领域，提升LLM在这些领域的应用价值。通过提高LLM的准确性和可靠性，可以辅助科研人员进行文献检索、数据分析和假设验证，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，辅助教师进行教学内容设计和学生辅导。未来，该技术有望实现LLM的自我学习和持续改进，进一步拓展其应用范围。

📄 摘要（原文）

In this paper, we explore the challenges inherent to Large Language Models (LLMs) like GPT-4, particularly their propensity for hallucinations, logic mistakes, and incorrect conclusions when tasked with answering complex questions. The capacity of LLMs to present erroneous answers in a coherent and semantically rigorous manner further complicates the detection of factual inaccuracies. This issue is especially pronounced in fields that require specialized expertise. Our work delves into these challenges, aiming to enhance the understanding and mitigation of such errors, thereby contributing to the improvement of LLM accuracy and reliability in scientific and other specialized domains. Our findings reveal a non-linear relationship between the context's relevancy and the answers' measured quality. In addition, we demonstrate that with the correct calibration, it is possible to automate the grading procedure -- a finding suggesting that, at least to some degree, the LLMs can be used to self-examine the quality of their own performance. Finally, we describe an experimental platform that can be seen as a proof-of-concept of the techniques described in this work.