Fine-Grained Self-Endorsement Improves Factuality and Reasoning

📄 arXiv: 2402.15631v1 📥 PDF

作者: Ante Wang, Linfeng Song, Baolin Peng, Ye Tian, Lifeng Jin, Haitao Mi, Jinsong Su, Dong Yu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-23

💡 一句话要点

提出自我认可框架以改善语言模型的事实性和推理能力

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

关键词: 自我认可 事实性 长文本生成 语言模型 推理能力

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理长文本生成时容易产生事实冲突的幻觉，影响生成内容的准确性。
  2. 论文提出的自我认可框架通过细粒度的事实级比较，增强了生成内容的事实性，尤其适用于长文本。
  3. 实验结果显示，该方法在Biographies数据集上显著提高了生成内容的事实性，并在TriviaQA和GSM8K上展现了广泛的应用潜力。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了通过减轻事实冲突的幻觉来改善大型语言模型（LLM）生成的效果。我们提出了一种自我认可框架，该框架利用多个采样响应之间的细粒度事实级比较。与之前的响应级选择集成方法相比，我们的方法能够更好地缓解幻觉，尤其是在长文本生成任务中。实验结果表明，我们的方法能够有效提高生成内容的事实性，并在不同规模的LLM上表现出良好效果。此外，对TriviaQA和GSM8K的综合分析展示了自我认可在更广泛应用中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型生成内容中存在的事实冲突幻觉问题。现有方法多依赖于响应级选择，难以有效处理长文本生成中的事实准确性问题。

核心思路：我们提出的自我认可框架通过对多个生成响应进行细粒度的事实级比较，能够更有效地识别和减轻幻觉现象。这种设计使得模型在生成过程中能够自我校正，提升生成内容的事实性。

技术框架：该框架主要包括响应生成、事实级比较和自我认可三个模块。首先，模型生成多个响应；然后，通过比较这些响应中的事实信息，识别出最准确的内容；最后，基于比较结果进行自我认可，优化最终输出。

关键创新：本研究的核心创新在于引入了细粒度的事实级比较机制，区别于传统的响应级选择方法。这种方法能够在长文本生成任务中更有效地减少幻觉现象，提升生成内容的准确性。

关键设计：在实现过程中，我们采用了简单的内容比较算法，避免了复杂的模型结构，确保了方法的可扩展性和适用性。同时，实验中使用了多种损失函数来优化生成内容的事实性。通过这些设计，方法能够在不同规模的LLM上保持良好的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，采用自我认可框架后，Biographies数据集上的生成内容事实性显著提高，尤其在长文本生成任务中表现优异。此外，在TriviaQA和GSM8K数据集上的分析显示，该方法在多种任务中均能有效提升模型的推理能力和准确性。

🎯 应用场景

该研究的自我认可框架具有广泛的应用潜力，尤其适用于需要高事实性和推理能力的自然语言生成任务，如对话系统、自动摘要和知识问答等领域。未来，该方法可能推动开源小型LLM的应用，提升其在实际场景中的表现。

📄 摘要（原文）

This work studies improving large language model (LLM) generations at inference time by mitigating fact-conflicting hallucinations. Particularly, we propose a self-endorsement framework that leverages the fine-grained fact-level comparisons across multiple sampled responses. Compared with prior ensemble methods (Wang et al., 2022;Chen et al., 2023)) that perform response-level selection, our approach can better alleviate hallucinations, especially for longform generation tasks. Our approach can broadly benefit smaller and open-source LLMs as it mainly conducts simple content-based comparisons. Experiments on Biographies show that our method can effectively improve the factuality of generations with simple and intuitive prompts across different scales of LLMs. Besides, comprehensive analyses on TriviaQA and GSM8K demonstrate the potential of self-endorsement for broader application.