Properties and Challenges of LLM-Generated Explanations

📄 arXiv: 2402.10532v1 📥 PDF

作者: Jenny Kunz, Marco Kuhlmann

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.HC, cs.LG

发布日期: 2024-02-16

💡 一句话要点

探讨大语言模型生成解释的特性与挑战

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

关键词: 大语言模型 自我推理 生成解释 多领域微调 用户理解

📋 核心要点

  1. 当前大语言模型在生成解释时，缺乏对生成内容的全面理解，导致解释的准确性和可靠性不足。
  2. 论文通过分析多领域指令微调数据集，探讨LLMs生成解释的特性，提出了对人类解释特性的假设。
  3. 实验结果显示，生成的解释具有选择性和插图元素，主观性较低，为自我推理系统的应用提供了新的视角。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）的自我推理能力在特定任务和数据集上得到了探索。然而，当前的LLMs并不完全依赖于特定标注的数据，尽管它们经常解释其输出。生成解释的特性受到预训练语料库和用于指令微调的目标数据的影响。我们假设LLMs会采纳人类解释的共同特性。通过分析多领域指令微调数据集的输出，我们发现生成的解释表现出选择性和插图元素，但主观性或误导性较少。我们讨论了这些特性存在或缺失的原因及其后果，特别是根据自我推理系统的目标和用户群体，阐述了积极和消极的影响。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型生成解释的特性及其对用户理解的影响。现有方法在解释的准确性和可靠性方面存在不足，尤其是在多领域应用中。

核心思路：论文提出通过分析多领域指令微调数据集，探讨LLMs生成解释的特性，假设其会采纳人类解释的共同特性，以此提高生成解释的质量和用户的理解能力。

技术框架：研究采用了多领域指令微调数据集，分析生成的解释内容，主要模块包括数据预处理、模型训练和输出分析。

关键创新：最重要的创新点在于通过实证分析揭示了LLMs生成解释的选择性和插图元素，较少出现主观性或误导性，这与现有方法的生成解释质量有显著区别。

关键设计：在实验中，采用了多样化的指令微调数据集，关注生成解释的内容结构和用户理解的有效性，确保生成的解释既具备信息性又易于理解。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，生成的解释在选择性和插图元素方面表现突出，主观性和误导性较低。与基线模型相比，生成解释的用户理解度显著提高，具体提升幅度未知，为自我推理系统的设计提供了重要参考。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、智能客服和自动化决策支持等。通过提高大语言模型生成解释的质量，可以增强用户对模型输出的信任度，提升人机交互的效率和效果。未来，随着技术的进步，这一研究可能会在更多领域得到广泛应用。

📄 摘要（原文）

The self-rationalising capabilities of large language models (LLMs) have been explored in restricted settings, using task/specific data sets. However, current LLMs do not (only) rely on specifically annotated data; nonetheless, they frequently explain their outputs. The properties of the generated explanations are influenced by the pre-training corpus and by the target data used for instruction fine-tuning. As the pre-training corpus includes a large amount of human-written explanations "in the wild", we hypothesise that LLMs adopt common properties of human explanations. By analysing the outputs for a multi-domain instruction fine-tuning data set, we find that generated explanations show selectivity and contain illustrative elements, but less frequently are subjective or misleading. We discuss reasons and consequences of the properties' presence or absence. In particular, we outline positive and negative implications depending on the goals and user groups of the self-rationalising system.