Towards Tracing Trustworthiness Dynamics: Revisiting Pre-training Period of Large Language Models

📄 arXiv: 2402.19465v2 📥 PDF

作者: Chen Qian, Jie Zhang, Wei Yao, Dongrui Liu, Zhenfei Yin, Yu Qiao, Yong Liu, Jing Shao

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-29 (更新: 2024-08-31)

备注: Accepted at ACL 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

探索大型语言模型预训练期间的可信度动态

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

关键词: 大型语言模型 可信度建模 预训练 线性探测 互信息探测 鲁棒性 公平性 隐私

📋 核心要点

  1. 现有研究主要集中在完全预训练的LLMs，未能充分挖掘预训练阶段的潜力，导致对可信度的理解不足。
  2. 本文提出在LLMs的预训练阶段探索可信度，应用线性探测法和互信息探测，揭示其在多个维度的表现。
  3. 实验结果显示，LLMs在早期预训练阶段已具备较高的探测准确率，并观察到双相现象，为可信度建模提供新视角。

📝 摘要（中文）

确保大型语言模型（LLMs）的可信度至关重要。大多数研究集中在完全预训练的LLMs上，以更好地理解和改善其可信度。本文首次探索LLMs在预训练期间的可信度，关注五个关键维度：可靠性、隐私、毒性、公平性和鲁棒性。我们应用线性探测法，发现LLMs在早期预训练阶段已能区分各个可信度维度的概念。进一步地，我们从LLM的预训练检查点中提取引导向量，以增强其可信度。此外，我们通过互信息探测LLMs，观察到类似于拟合和压缩的双相现象。这项研究为LLM预训练期间的可信度建模提供了初步探索，旨在揭示新见解并推动该领域的进一步发展。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在预训练阶段的可信度动态问题，现有方法主要关注完全预训练的模型，未能深入分析预训练过程中的潜在问题和表现。

核心思路：论文的核心思路是探索LLMs在预训练阶段的可信度，利用线性探测法和互信息探测来揭示模型在不同维度的表现，旨在挖掘预训练的潜力。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先，应用线性探测法评估LLMs在五个可信度维度的表现；其次，从预训练检查点提取引导向量以增强可信度；最后，利用互信息探测分析可信度动态。

关键创新：最重要的技术创新点在于首次系统性地研究LLMs在预训练阶段的可信度，发现了双相现象（拟合与压缩），与现有方法的单一关注点形成鲜明对比。

关键设计：在实验中，采用线性探测法评估模型的探测准确率，并通过提取引导向量来优化模型的可信度，具体参数设置和损失函数设计未详细披露，需进一步研究。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLMs在早期预训练阶段的线性探测准确率较高，能够有效区分各个可信度维度的概念。此外，首次观察到的双相现象为理解模型的学习动态提供了新的视角，推动了可信度建模的研究进展。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能对话系统和内容生成等。通过提高LLMs的可信度，可以增强其在实际应用中的可靠性，减少偏见和不当内容的生成，具有重要的社会价值和实际意义。

📄 摘要（原文）

Ensuring the trustworthiness of large language models (LLMs) is crucial. Most studies concentrate on fully pre-trained LLMs to better understand and improve LLMs' trustworthiness. In this paper, to reveal the untapped potential of pre-training, we pioneer the exploration of LLMs' trustworthiness during this period, focusing on five key dimensions: reliability, privacy, toxicity, fairness, and robustness. To begin with, we apply linear probing to LLMs. The high probing accuracy suggests that \textit{LLMs in early pre-training can already distinguish concepts in each trustworthiness dimension}. Therefore, to further uncover the hidden possibilities of pre-training, we extract steering vectors from a LLM's pre-training checkpoints to enhance the LLM's trustworthiness. Finally, inspired by~\citet{choi2023understanding} that mutual information estimation is bounded by linear probing accuracy, we also probe LLMs with mutual information to investigate the dynamics of trustworthiness during pre-training. We are the first to observe a similar two-phase phenomenon: fitting and compression~\citep{shwartz2017opening}. This research provides an initial exploration of trustworthiness modeling during LLM pre-training, seeking to unveil new insights and spur further developments in the field. We will make our code publicly accessible at \url{https://github.com/ChnQ/TracingLLM}.