CoTAR: Chain-of-Thought Attribution Reasoning with Multi-level Granularity

📄 arXiv: 2404.10513v2 📥 PDF

作者: Moshe Berchansky, Daniel Fleischer, Moshe Wasserblat, Peter Izsak

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-04-16 (更新: 2024-11-26)

备注: Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2024

💡 一句话要点

提出CoTAR以解决LLM输出信息幻觉问题

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

关键词: 大型语言模型 问答系统 归因推理 链式思维 信息准确性 模型微调

📋 核心要点

  1. 现有的大型语言模型在问答任务中表现优异，但常常产生不准确的信息，导致输出的可靠性下降。
  2. 本文提出了一种归因导向的链式思维推理方法，旨在通过关注归因过程来提升输出的准确性。
  3. 实验结果表明，该方法在两个问答数据集上显著提高了归因的准确性，并且在某些情况下超越了GPT-4的表现。

📝 摘要（中文）

当前在问答任务中，最先进的性能由大型语言模型（LLMs）实现，但这些模型在响应中往往会产生幻觉信息。为了解决这一问题，本文提出了一种基于归因的链式思维推理方法，以增强归因的准确性。该方法专注于生成以归因为中心的输出。通过在两个增强上下文的问答数据集上进行评估，使用GPT-4展示了归因的准确性和正确性得到了提升。此外，将该方法与微调结合使用，提升了两个较小LLMs的响应和归因准确性，显示出在某些情况下超越GPT-4的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在问答任务中产生幻觉信息的问题。现有方法在归因的准确性和验证上存在显著挑战，导致输出结果的可靠性不足。

核心思路：提出了一种归因导向的链式思维推理方法，专注于生成以归因为中心的输出，从而提高归因的准确性和可靠性。该方法通过引导模型在生成答案时考虑输入与输出之间的归因关系，增强了生成过程的合理性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、归因生成模块和输出评估模块。首先对输入数据进行上下文增强，然后通过归因生成模块提取输入与输出之间的关系，最后通过评估模块验证生成的归因的准确性。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了归因导向的思维推理机制，使得模型在生成答案时能够更好地理解和利用输入信息，从而减少幻觉现象的发生。这一方法与传统的生成模型相比，强调了归因的重要性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化归因的准确性，并通过微调策略提升了较小模型的性能。关键参数设置包括归因生成的阈值和上下文增强的策略，这些设计确保了模型在不同任务中的适应性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用CoTAR方法的模型在两个问答数据集上归因准确性提升了显著的百分比。此外，结合微调的策略使得两个较小的LLMs在某些任务上超越了GPT-4，展示了该方法的强大潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、客户服务自动化和教育领域的智能辅导。通过提高模型的输出准确性和可靠性，能够为用户提供更为精准的信息和支持，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

State-of-the-art performance in QA tasks is currently achieved by systems employing Large Language Models (LLMs), however these models tend to hallucinate information in their responses. One approach focuses on enhancing the generation process by incorporating attribution from the given input to the output. However, the challenge of identifying appropriate attributions and verifying their accuracy against a source is a complex task that requires significant improvements in assessing such systems. We introduce an attribution-oriented Chain-of-Thought reasoning method to enhance the accuracy of attributions. This approach focuses the reasoning process on generating an attribution-centric output. Evaluations on two context-enhanced question-answering datasets using GPT-4 demonstrate improved accuracy and correctness of attributions. In addition, the combination of our method with finetuning enhances the response and attribution accuracy of two smaller LLMs, showing their potential to outperform GPT-4 in some cases.