Towards Probing Contact Center Large Language Models

📄 arXiv: 2312.15922v1 📥 PDF

作者: Varun Nathan, Ayush Kumar, Digvijay Ingle, Jithendra Vepa

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-26

💡 一句话要点

针对客服中心场景，探究指令微调大语言模型的特性与性能

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

关键词: 大语言模型 指令微调 客服中心 探针任务 领域适应

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏对领域特定指令微调后LLM核心特征的深入分析。
  2. 通过探针任务，对比分析领域微调LLM与原始LLM在多方面的性能差异。
  3. 实验表明，领域微调LLM在特定任务上显著提升，但对某些语言属性的依赖降低。

📝 摘要（中文）

本文旨在探究针对客服中心（CC）领域指令微调的大语言模型（LLM）所学习到的核心特性。通过一系列探针任务，对比了CC领域微调LLM与原始LLM在会话、渠道和自动语音识别（ASR）属性上的表现。研究涵盖了不同的LLM架构（Flan-T5和Llama）、模型大小（3B、7B、11B、13B）以及微调范式（全量微调与PEFT）。实验结果表明，CC-LLM在领域内下游任务中表现出色，响应可接受度相比原始LLM提升超过48%。此外，还评估了CC-LLM和原始LLM在SentEval数据集上的性能，并通过探针任务评估了它们在表面、句法和语义信息方面的能力。有趣的是，探针分类器在这些探针任务上的表现相对一致。研究表明，CC-LLM在性能优于原始LLM的同时，对表面、句法和语义属性的依赖程度较低，揭示了领域特定适应与探针任务性能之间的复杂关系，为探索微调语言模型在特定环境下的行为提供了机会。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在通用领域表现出色，但在特定领域（如客服中心）的应用中，需要针对性地进行优化。现有的研究较少关注领域特定指令微调对LLM内部表征的影响，以及这些模型在哪些方面得到了提升，又在哪些方面有所损失。因此，本文旨在深入探究客服中心领域微调的LLM所学习到的核心特性，并与原始LLM进行对比分析。

核心思路：本文的核心思路是通过设计一系列探针任务，来评估客服中心领域微调的LLM在会话、渠道和自动语音识别等方面的能力。通过比较微调后的LLM与原始LLM在这些探针任务上的表现，可以了解微调过程对模型内部表征的影响，以及模型在特定领域知识上的学习情况。此外，还通过SentEval数据集评估了模型在通用语义理解方面的能力。

技术框架：本文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 选择不同的LLM架构（Flan-T5和Llama）和模型大小（3B、7B、11B、13B）；2) 采用不同的微调范式（全量微调和PEFT）；3) 构建一系列探针任务，用于评估模型在会话、渠道和自动语音识别等方面的能力；4) 使用SentEval数据集评估模型在通用语义理解方面的能力；5) 对比分析微调后的LLM与原始LLM在这些任务上的表现，并进行深入的分析和讨论。

关键创新：本文的关键创新在于，首次系统性地探究了客服中心领域指令微调对LLM内部表征的影响。通过设计一系列探针任务，揭示了微调后的LLM在特定领域知识上的学习情况，以及对通用语义理解能力的影响。与现有方法相比，本文更加关注微调过程对模型内部表征的改变，而不仅仅是关注模型在下游任务上的性能提升。

关键设计：在探针任务的设计上，本文考虑了客服中心场景的特点，设计了针对会话、渠道和自动语音识别等方面的任务。在微调过程中，采用了不同的微调范式（全量微调和PEFT），并对不同的模型大小进行了实验。在评估指标的选择上，除了常用的准确率和F1值之外，还考虑了响应可接受度等指标，以更全面地评估模型的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，经过客服中心领域指令微调的LLM在领域内下游任务中表现出色，响应可接受度相比原始LLM提升超过48%。此外，研究还发现，CC-LLM在性能优于原始LLM的同时，对表面、句法和语义属性的依赖程度较低，揭示了领域特定适应与探针任务性能之间的复杂关系。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升客服中心大语言模型的性能，例如提高客户服务质量、优化对话流程、提升语音识别准确率等。通过深入了解领域微调对模型内部表征的影响，可以更好地设计微调策略，从而在特定领域获得更好的性能。此外，该研究方法也可以推广到其他领域，为领域特定大语言模型的优化提供参考。

📄 摘要（原文）

Fine-tuning large language models (LLMs) with domain-specific instructions has emerged as an effective method to enhance their domain-specific understanding. Yet, there is limited work that examines the core characteristics acquired during this process. In this study, we benchmark the fundamental characteristics learned by contact-center (CC) specific instruction fine-tuned LLMs with out-of-the-box (OOB) LLMs via probing tasks encompassing conversational, channel, and automatic speech recognition (ASR) properties. We explore different LLM architectures (Flan-T5 and Llama), sizes (3B, 7B, 11B, 13B), and fine-tuning paradigms (full fine-tuning vs PEFT). Our findings reveal remarkable effectiveness of CC-LLMs on the in-domain downstream tasks, with improvement in response acceptability by over 48% compared to OOB-LLMs. Additionally, we compare the performance of OOB-LLMs and CC-LLMs on the widely used SentEval dataset, and assess their capabilities in terms of surface, syntactic, and semantic information through probing tasks. Intriguingly, we note a relatively consistent performance of probing classifiers on the set of probing tasks. Our observations indicate that CC-LLMs, while outperforming their out-of-the-box counterparts, exhibit a tendency to rely less on encoding surface, syntactic, and semantic properties, highlighting the intricate interplay between domain-specific adaptation and probing task performance opening up opportunities to explore behavior of fine-tuned language models in specialized contexts.