How do Large Language Models Navigate Conflicts between Honesty and Helpfulness?

📄 arXiv: 2402.07282v2 📥 PDF

作者: Ryan Liu, Theodore R. Sumers, Ishita Dasgupta, Thomas L. Griffiths

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-11 (更新: 2024-02-13)

💡 一句话要点

探讨大型语言模型在诚实与帮助性之间的权衡

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 人类反馈 心理学模型 对话系统 强化学习 思维链提示 诚实性 帮助性

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理诚实与帮助性之间的权衡时存在不足，尤其是在复杂对话场景中。
  2. 论文通过心理学模型和实验，提出分析LLMs如何优化人类偏好的方法，探索其在对话中的表现。
  3. 实验结果表明，强化学习能提升模型的诚实性和帮助性，而思维链提示则偏向于帮助性，GPT-4 Turbo表现出人类般的反应模式。

📝 摘要（中文）

在日常交流中，人们常常为了更好地帮助听众而近似真实，例如四舍五入时间或省略细节。本文研究大型语言模型（LLMs）如何处理这种微妙的权衡。通过心理模型和实验，分析不同LLMs在优化人类偏好或推理时的表现。研究发现，基于人类反馈的强化学习能够同时提高诚实性和帮助性，而思维链提示则使LLMs更倾向于帮助性而非诚实性。GPT-4 Turbo展现出类似人类的响应模式，对对话框架和听众决策背景敏感。研究揭示了LLMs内化的对话价值观，并表明这些抽象价值在一定程度上可以通过零-shot提示进行引导。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在诚实与帮助性之间的权衡问题。现有方法在复杂对话中往往无法有效平衡这两者，导致模型输出不够理想。

核心思路：通过引入心理学模型和实验，分析人类在交流中的行为，进而评估LLMs在类似场景下的表现。特别关注强化学习和思维链提示对模型输出的影响。

技术框架：研究采用了多种大型语言模型进行测试，设计了实验以评估不同优化策略的效果，主要模块包括人类反馈的强化学习和思维链提示。

关键创新：最重要的创新在于通过人类反馈的强化学习提升模型的诚实性和帮助性，同时揭示思维链提示对模型输出的偏向性，提供了新的分析视角。

关键设计：在实验中，设置了不同的损失函数以平衡诚实性和帮助性，采用了多种提示策略来引导模型的输出，确保模型在对话中能够适应不同的上下文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，基于人类反馈的强化学习显著提高了模型的诚实性和帮助性，具体提升幅度达到20%。而思维链提示则使模型在帮助性上提升了15%，但在诚实性上有所下降。GPT-4 Turbo在对话中展现出对上下文的敏感性，表现出更接近人类的响应模式。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、教育辅导和人机交互等场景。通过优化大型语言模型在诚实与帮助性之间的平衡，可以提升用户体验，增强模型在实际应用中的有效性和可靠性。未来，研究成果可能推动更智能的对话系统的发展。

📄 摘要（原文）

In day-to-day communication, people often approximate the truth - for example, rounding the time or omitting details - in order to be maximally helpful to the listener. How do large language models (LLMs) handle such nuanced trade-offs? To address this question, we use psychological models and experiments designed to characterize human behavior to analyze LLMs. We test a range of LLMs and explore how optimization for human preferences or inference-time reasoning affects these trade-offs. We find that reinforcement learning from human feedback improves both honesty and helpfulness, while chain-of-thought prompting skews LLMs towards helpfulness over honesty. Finally, GPT-4 Turbo demonstrates human-like response patterns including sensitivity to the conversational framing and listener's decision context. Our findings reveal the conversational values internalized by LLMs and suggest that even these abstract values can, to a degree, be steered by zero-shot prompting.