Outcome-Constrained Large Language Models for Countering Hate Speech

📄 arXiv: 2403.17146v2 📥 PDF

作者: Lingzi Hong, Pengcheng Luo, Eduardo Blanco, Xiaoying Song

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-25 (更新: 2024-10-01)

备注: Accepted for presentation at the EMNLP 2024 main conference

💡 一句话要点

提出基于结果约束的大语言模型以应对仇恨言论问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

📋 核心要点

  1. 现有的反驳言论生成方法未能充分考虑其在在线环境中的实际影响，导致效果有限。
  2. 本研究提出了一种新的方法，通过对话结果约束生成反驳言论，重点关注低粗鲁度和非仇恨者重新进入。
  3. 实验结果表明，所提出的方法能够有效引导反驳言论生成，且不同模型在生成质量和风格上存在差异。

📝 摘要（中文）

自动反驳言论生成方法已被开发以协助打击仇恨言论。现有研究主要关注生成具有礼貌、信息性和意图驱动的反驳言论，但对反驳言论在在线环境中的实际影响考虑较少。本研究旨在开发受对话结果约束的反驳言论生成方法，并评估其有效性。我们实验了大型语言模型（LLMs），将低对话粗鲁度和非仇恨的仇恨者重新进入作为两个期望的对话结果纳入文本生成过程。具体而言，我们实验了指令提示、LLM微调和LLM强化学习（RL）。评估结果表明，我们的方法有效引导反驳言论的生成朝向期望结果。然而，我们的分析显示，不同模型在质量和风格上存在差异。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有反驳言论生成方法未考虑在线对话结果的问题，导致生成的反驳言论在实际应用中效果不佳。

核心思路：论文提出通过对话结果约束来生成反驳言论，特别关注低对话粗鲁度和非仇恨者重新进入，以提高反驳言论的实际影响力。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：指令提示、LLM微调和LLM强化学习（RL）。首先，通过指令提示引导模型生成反驳言论；其次，利用微调技术优化模型性能；最后，采用强化学习进一步提升生成质量。

关键创新：该研究的创新点在于将对话结果作为约束条件引入反驳言论生成过程，区别于以往仅关注语言属性的生成方法。

关键设计：在模型训练中，设置了特定的损失函数以平衡生成的礼貌性和信息性，同时调整了模型的超参数以优化生成效果。

🖼️ 关键图片

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📄 摘要（原文）

Automatic counterspeech generation methods have been developed to assist efforts in combating hate speech. Existing research focuses on generating counterspeech with linguistic attributes such as being polite, informative, and intent-driven. However, the real impact of counterspeech in online environments is seldom considered. This study aims to develop methods for generating counterspeech constrained by conversation outcomes and evaluate their effectiveness. We experiment with large language models (LLMs) to incorporate into the text generation process two desired conversation outcomes: low conversation incivility and non-hateful hater reentry. Specifically, we experiment with instruction prompts, LLM finetuning, and LLM reinforcement learning (RL). Evaluation results show that our methods effectively steer the generation of counterspeech toward the desired outcomes. Our analyses, however, show that there are differences in the quality and style depending on the model.