Towards Reliable Latent Knowledge Estimation in LLMs: Zero-Prompt Many-Shot Based Factual Knowledge Extraction
作者: Qinyuan Wu, Mohammad Aflah Khan, Soumi Das, Vedant Nanda, Bishwamittra Ghosh, Camila Kolling, Till Speicher, Laurent Bindschaedler, Krishna P. Gummadi, Evimaria Terzi
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-04-19 (更新: 2024-12-17)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出零提示潜在知识估计器以解决LLMs知识提取问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 知识提取 上下文学习 零提示方法 事实知识 开源模型 评估方法
📋 核心要点
- 现有方法在从大型语言模型中提取事实知识时存在可靠性不足的问题，尤其依赖于提示工程。
- 论文提出的零提示潜在知识估计器（ZP-LKE）通过消除提示工程，利用LLMs的上下文学习能力来直接提问和格式化答案。
- 实验结果显示，ZP-LKE能够更有效地提取潜在知识，并揭示不同模型之间的知识差异，尤其是在不同关系和事实的掌握上。
📝 摘要（中文）
本文聚焦于可靠估计大型语言模型（LLMs）中嵌入的事实知识这一挑战性任务。为避免以往方法的可靠性问题，提出了一种名为零提示潜在知识估计器（ZP-LKE）的方法，消除了提示工程的需求。该方法利用LLMs的上下文学习能力，传达事实知识问题及预期答案格式。ZP-LKE在概念上更简单且易于应用，能够更有效地挖掘LLMs中的潜在知识。通过对多种开源LLMs进行大规模评估，观察到不同模型家族和大小之间的知识差异。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决从大型语言模型中可靠提取事实知识的难题。现有方法依赖于复杂的提示工程，导致结果的可靠性和一致性不足。
核心思路：提出的ZP-LKE方法通过消除提示工程，直接利用LLMs的上下文学习能力来进行知识提取。这种设计简化了操作流程，使得方法不再依赖于模型的元语言判断。
技术框架：ZP-LKE的整体架构包括两个主要模块：首先是知识提问模块，负责生成事实知识问题；其次是答案格式化模块，确保输出符合预期的答案结构。
关键创新：ZP-LKE的最大创新在于其零提示的设计，使得知识提取过程更为简洁和高效，与以往依赖提示工程的方法本质上不同。
关键设计：在设计中，ZP-LKE不依赖于特定的LLM，能够适用于多种模型。此外，实验中对不同设计选择的影响进行了深入研究，以优化性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，ZP-LKE在多种开源LLMs上表现出色，能够有效提取更多潜在知识。与基线方法相比，ZP-LKE在知识提取的准确性和覆盖率上均有显著提升，具体性能数据尚未披露。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括知识问答系统、信息检索、智能助手等。通过更可靠的知识提取，能够提升这些系统的准确性和用户体验，未来可能在教育、医疗等多个行业产生深远影响。
📄 摘要（原文）
In this paper, we focus on the challenging task of reliably estimating factual knowledge that is embedded inside large language models (LLMs). To avoid reliability concerns with prior approaches, we propose to eliminate prompt engineering when probing LLMs for factual knowledge. Our approach, called Zero-Prompt Latent Knowledge Estimator (ZP-LKE), leverages the in-context learning ability of LLMs to communicate both the factual knowledge question as well as the expected answer format. Our knowledge estimator is both conceptually simpler (i.e., doesn't depend on meta-linguistic judgments of LLMs) and easier to apply (i.e., is not LLM-specific), and we demonstrate that it can surface more of the latent knowledge embedded in LLMs. We also investigate how different design choices affect the performance of ZP-LKE. Using the proposed estimator, we perform a large-scale evaluation of the factual knowledge of a variety of open-source LLMs, like OPT, Pythia, Llama(2), Mistral, Gemma, etc. over a large set of relations and facts from the Wikidata knowledge base. We observe differences in the factual knowledge between different model families and models of different sizes, that some relations are consistently better known than others but that models differ in the precise facts they know, and differences in the knowledge of base models and their finetuned counterparts. Code available at: https://github.com/QinyuanWu0710/ZeroPrompt_LKE