Don't Hallucinate, Abstain: Identifying LLM Knowledge Gaps via Multi-LLM Collaboration

📄 arXiv: 2402.00367v2 📥 PDF

作者: Shangbin Feng, Weijia Shi, Yike Wang, Wenxuan Ding, Vidhisha Balachandran, Yulia Tsvetkov

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-01 (更新: 2024-07-01)

备注: ACL 2024

💡 一句话要点

提出多LLM协作方法以识别知识缺口并避免错误回答

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

关键词: 大型语言模型 知识缺口 模型协作 问答系统 自我反思

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法在识别LLM知识缺口时存在自我反思不足和对保留集的过度依赖，导致低置信度输出。
  2. 方法要点：论文提出通过多LLM协作，采用合作或竞争的方式来探测知识缺口，从而避免错误回答。
  3. 实验或效果：在四个问答任务中，提出的方法在避免错误回答的准确性上比最强基线提高了19.3%。

📝 摘要（中文）

尽管对大型语言模型（LLMs）的知识扩展进行了多种努力，但由于知识的不断演变，知识缺口——LLMs中缺失或过时的信息——可能始终存在。本研究探讨了识别LLM知识缺口的方法，并在存在知识缺口时避免回答问题。我们首先调整现有的模型校准或适应方法，通过微调/提示分析其避免生成低置信度输出的能力。鉴于这些方法在自我反思和对保留集的过度依赖方面的不足，我们提出了两种基于模型协作的新方法，即LLMs相互探测知识缺口，采用合作或竞争的方式。通过对三种LLMs在四个不同知识领域的问答任务进行广泛实验，证明了这两种方法在避免错误回答的准确性上比最强基线提高了19.3%。进一步分析显示，我们提出的机制能够帮助识别检索增强中的失败案例，并明确多跳推理中的知识缺口。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型（LLMs）中存在的知识缺口问题，现有方法在识别这些缺口时表现不佳，容易生成低置信度的回答。

核心思路：论文的核心思路是通过多LLM之间的协作，利用合作或竞争的方式来探测和识别知识缺口，从而在知识不足时避免错误回答。这样的设计旨在提高模型的自我反思能力和回答的可靠性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是模型协作阶段，LLMs相互探测知识缺口；其次是基于探测结果的回答决策阶段，决定是否回答问题或选择 abstain。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了多LLM协作机制，允许模型通过相互验证知识的方式来识别知识缺口，这与传统的单一模型自我校准方法有本质区别。

关键设计：在参数设置上，模型的微调和提示策略经过精心设计，以优化协作效果；损失函数则考虑了回答的置信度和知识缺口的识别精度，以确保模型在不确定时选择 abstain。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，提出的合作和竞争方法在避免错误回答的准确性上比最强基线提高了19.3%。这一显著提升表明，多LLM协作在识别知识缺口方面的有效性，为未来的LLM应用提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、教育辅助工具和信息检索等。通过识别知识缺口并避免错误回答，能够显著提升用户体验和信息的准确性，未来可能对知识管理和自动化决策产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Despite efforts to expand the knowledge of large language models (LLMs), knowledge gaps -- missing or outdated information in LLMs -- might always persist given the evolving nature of knowledge. In this work, we study approaches to identify LLM knowledge gaps and abstain from answering questions when knowledge gaps are present. We first adapt existing approaches to model calibration or adaptation through fine-tuning/prompting and analyze their ability to abstain from generating low-confidence outputs. Motivated by their failures in self-reflection and over-reliance on held-out sets, we propose two novel approaches that are based on model collaboration, i.e., LLMs probing other LLMs for knowledge gaps, either cooperatively or competitively. Extensive experiments with three LLMs on four QA tasks featuring diverse knowledge domains demonstrate that both cooperative and competitive approaches to unveiling LLM knowledge gaps achieve up to 19.3% improvements on abstain accuracy against the strongest baseline. Further analysis reveals that our proposed mechanisms could help identify failure cases in retrieval augmentation and pinpoint knowledge gaps in multi-hop reasoning.