Inference to the Best Explanation in Large Language Models

📄 arXiv: 2402.10767v2 📥 PDF

作者: Dhairya Dalal, Marco Valentino, André Freitas, Paul Buitelaar

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-16 (更新: 2025-03-02)

期刊: ACL.1(2024)217-235

DOI: 10.18653/v1/2024.acl-long.14

💡 一句话要点

提出IBE-Eval框架以提升大语言模型解释的评估能力

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

关键词: 大语言模型 最佳解释推理 自然语言处理 因果问答 解释性AI 自动化验证工具

📋 核心要点

  1. 当前大语言模型的解释过程缺乏清晰的理解，导致其在应用中的可信度受到质疑。
  2. 本文提出的IBE-Eval框架通过结合逻辑和语言特征，评估自然语言解释的可信度，旨在提升对LLMs解释的理解。
  3. 实验结果显示，IBE-Eval在因果问答任务中能够以77%的准确率识别最佳解释，较随机选择提升约27%。

📝 摘要（中文）

尽管大语言模型（LLMs）在实际应用中取得了成功，但其背后的解释过程仍然不够清晰。本文提出了IBE-Eval框架，灵感来源于哲学上的最佳解释推理（IBE），旨在推进对LLMs解释的理解和评估。IBE-Eval通过一致性、简约性、连贯性和不确定性等逻辑和语言特征的组合，评估自然语言解释的可信度。在因果问答（CQA）任务上进行的广泛实验表明，IBE-Eval能够以高达77%的准确率成功识别最佳解释，显著优于随机选择和GPT 3.5作为评判基线的表现，同时在效率和可解释性上具有内在优势。额外分析显示，尽管模型特异性差异，LLM生成的解释通常符合IBE标准，并且IBE-Eval与人类判断显著相关，为未来自动化解释验证工具的发展开辟了机会。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型生成的解释缺乏有效评估标准的问题。现有方法在解释的可信度和可解释性方面存在不足，难以满足实际应用需求。

核心思路：论文提出的IBE-Eval框架基于最佳解释推理（IBE）理论，结合逻辑和语言特征来评估自然语言解释的可信度，旨在提供更系统和有效的解释评估方法。

技术框架：IBE-Eval框架包括多个模块，首先提取生成解释的逻辑和语言特征，然后通过设定的标准（如一致性、简约性等）对这些特征进行评估，最终选择最可信的解释。

关键创新：最重要的创新在于将哲学上的IBE理论应用于LLMs的解释评估中，提供了一种新的视角和方法来理解和评估模型生成的解释，与传统方法相比，具有更高的准确性和可解释性。

关键设计：在设计中，IBE-Eval使用了一系列明确的特征评估标准，包括一致性、简约性、连贯性和不确定性，这些标准帮助量化解释的可信度，并通过实验验证其有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，IBE-Eval在因果问答任务中能够以77%的准确率识别最佳解释，较随机选择提升约27%，并且在与GPT 3.5作为评判基线的比较中，提升幅度达到17%。这一结果表明，IBE-Eval在解释评估中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、人工智能解释性研究以及自动化验证工具的开发。通过提升对大语言模型生成解释的理解和评估能力，IBE-Eval框架可以帮助开发更可靠的AI系统，增强用户对AI决策过程的信任，推动AI在医疗、法律等关键领域的应用。

📄 摘要（原文）

While Large Language Models (LLMs) have found success in real-world applications, their underlying explanatory process is still poorly understood. This paper proposes IBE-Eval, a framework inspired by philosophical accounts on Inference to the Best Explanation (IBE) to advance the interpretation and evaluation of LLMs' explanations. IBE-Eval estimates the plausibility of natural language explanations through a combination of explicit logical and linguistic features including: consistency, parsimony, coherence, and uncertainty. Extensive experiments are conducted on Causal Question Answering (CQA), where \textit{IBE-Eval} is tasked to select the most plausible causal explanation amongst competing ones generated by LLMs (i.e., GPT 3.5 and Llama 2). The experiments reveal that IBE-Eval can successfully identify the best explanation with up to 77\% accuracy ($\approx 27\%$ above random), improving upon a GPT 3.5-as-a-Judge baseline ($\approx+17\%$) while being intrinsically more efficient and interpretable. Additional analyses suggest that, despite model-specific variances, LLM-generated explanations tend to conform to IBE criteria and that IBE-Eval is significantly correlated with human judgment, opening up opportunities for future development of automated explanation verification tools.