"Reasoning" with Rhetoric: On the Style-Evidence Tradeoff in LLM-Generated Counter-Arguments

📄 arXiv: 2402.08498v6 📥 PDF

作者: Preetika Verma, Kokil Jaidka, Svetlana Churina

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-13 (更新: 2025-05-23)

备注: 24 pages, 9 figures, 13 tables

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出平衡证据与风格的反驳生成方法以提升说服力

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

关键词: 大型语言模型 反驳生成 证据与风格 说服力 伦理考量 数据集构建 人类评估

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成反驳时未能有效平衡证据性与风格，导致说服力不足。
  2. 论文提出通过修订反驳以适应不同话语风格，构建了一个新的Counterfire数据集以评估生成效果。
  3. 实验结果表明，风格化反驳更受人类偏好，GPT-3.5 Turbo在性能上有所提升，但仍未达到人类标准。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在生成基于证据和风格的反驳中发挥了关键作用，但其在实际应用中的有效性尚未得到充分探索。以往研究常常忽视了证据性与风格之间的平衡，这对说服性论证至关重要。为此，本文评估了在Counterfire数据集中生成的风格化证据基础反驳的有效性，该数据集包含38,000个反驳，经过对Reddit的ChangeMyView社区反驳进行不同话语风格的修订。研究发现，人类更倾向于风格化的反驳，尽管GPT-3.5 Turbo表现良好，但仍未达到人类的修辞质量和说服力标准，表明LLMs在反驳生成中存在持续的风格与证据的权衡。最后，论文探讨了LLM说服研究中的伦理考量，强调了透明部署方法的重要性，以防止在公共话语中的误用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在生成反驳时证据性与风格之间的权衡问题。现有方法往往忽视这一平衡，导致生成的反驳缺乏说服力。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个包含多种话语风格的反驳数据集，评估不同模型在生成风格化证据基础反驳时的表现，从而提升说服力。

技术框架：整体架构包括数据集构建、模型训练与评估三个主要模块。首先，收集和修订反驳以适应不同风格；其次，使用多种LLMs进行生成；最后，通过人类评估和自动化指标对生成结果进行评估。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了风格化的证据基础反驳生成方法，强调了风格与证据之间的平衡，这与传统方法的单一证据生成模式形成鲜明对比。

关键设计：在模型训练中，采用了多种损失函数以平衡风格与证据性，同时对模型参数进行了细致调优，以确保生成的反驳在风格和说服力上达到最佳效果。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，风格化反驳在用户偏好上显著优于原始输出，GPT-3.5 Turbo在生成质量上有所提升，但仍未达到人类的修辞标准，表明风格与证据之间的权衡依然存在。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容生成、在线辩论平台及教育工具等。通过提升反驳的说服力，能够有效促进理性讨论和信息传播，减少误导性信息的影响，具有重要的社会价值和实际意义。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) play a key role in generating evidence-based and stylistic counter-arguments, yet their effectiveness in real-world applications has been underexplored. Previous research often neglects the balance between evidentiality and style, which are crucial for persuasive arguments. To address this, we evaluated the effectiveness of stylized evidence-based counter-argument generation in Counterfire, a new dataset of 38,000 counter-arguments generated by revising counter-arguments to Reddit's ChangeMyView community to follow different discursive styles. We evaluated generic and stylized counter-arguments from basic and fine-tuned models such as GPT-3.5, PaLM-2, and Koala-13B, as well as newer models (GPT-4o, Claude Haiku, LLaMA-3.1) focusing on rhetorical quality and persuasiveness. Our findings reveals that humans prefer stylized counter-arguments over the original outputs, with GPT-3.5 Turbo performing well, though still not reaching human standards of rhetorical quality nor persuasiveness indicating a persisting style-evidence tradeoff in counter-argument generation by LLMs. We conclude with an examination of ethical considerations in LLM persuasion research, addressing potential risks of deceptive practices and the need for transparent deployment methodologies to safeguard against misuse in public discourse. The code and dataset are available at https://github.com/Preetika764/Style_control/.