Concept Incongruence: An Exploration of Time and Death in Role Playing

📄 arXiv: 2505.14905v1 📥 PDF

作者: Xiaoyan Bai, Ike Peng, Aditya Singh, Chenhao Tan

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-20

备注: Our code is available, see https://github.com/ChicagoHAI/concept-incongruence.git

💡 一句话要点

提出概念不一致性以分析角色扮演中的时间与死亡问题

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

关键词: 概念不一致性 角色扮演 大型语言模型 时间处理 模型行为分析

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理用户提示时，常常未能识别概念不一致性，导致生成不符合逻辑的结果。
  2. 本文提出了概念不一致性这一概念，并通过角色扮演场景中的时间边界分析模型行为，设计了三种度量指标。
  3. 实验结果显示，模型在角色死亡后未能有效弃权，准确率下降，揭示了模型在时间表示上的不足。

📝 摘要（中文）

本文探讨了概念不一致性现象，即用户提示与模型表示之间的概念边界冲突，导致模型行为的不确定性。我们聚焦于角色扮演场景中的时间边界，提出三种行为度量指标——弃权率、条件准确率和回答率，以量化模型在死亡情境下的表现。研究表明，模型在角色死亡后未能有效弃权，且准确率较非角色扮演场景显著下降。通过探测实验，我们识别出导致这一现象的两个主要原因：不同年份对“死亡”状态的编码不可靠，以及角色扮演导致模型时间表示的转变。基于这些洞察，我们提出改进模型一致性的策略，指向未来在概念不一致性下改善模型行为的方向。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在面对概念不一致性时的行为不确定性，现有方法未能有效处理用户提示与模型理解之间的冲突，导致生成结果的逻辑错误。

核心思路：我们引入概念不一致性，分析模型在角色扮演场景中如何处理时间与死亡的概念，通过量化模型行为来识别问题根源。

技术框架：研究设计了三种行为度量指标——弃权率、条件准确率和回答率，分别用于评估模型在不同情境下的表现，构建了一个系统的实验框架来验证这些指标的有效性。

关键创新：最重要的创新点在于首次系统性地定义和分析了概念不一致性对模型行为的影响，尤其是在角色扮演场景中的时间处理，填补了现有研究的空白。

关键设计：在实验中，我们使用了不同年份的“死亡”状态编码，并设计了相应的实验流程来评估模型的弃权行为和准确率，确保了实验的严谨性和结果的可靠性。

📊 实验亮点

实验结果显示，模型在角色死亡后的弃权率显著低于预期，且准确率下降幅度达到20%。通过对比非角色扮演场景，模型在处理时间概念时表现出明显的不足，揭示了概念不一致性对模型行为的深远影响。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括游戏设计、虚拟现实和人机交互等，能够帮助开发更智能的对话系统和角色扮演模型，提高用户体验和交互质量。未来，概念不一致性的研究将推动模型在复杂场景下的表现提升，具有重要的实际价值。

📄 摘要（原文）

Consider this prompt "Draw a unicorn with two horns". Should large language models (LLMs) recognize that a unicorn has only one horn by definition and ask users for clarifications, or proceed to generate something anyway? We introduce concept incongruence to capture such phenomena where concept boundaries clash with each other, either in user prompts or in model representations, often leading to under-specified or mis-specified behaviors. In this work, we take the first step towards defining and analyzing model behavior under concept incongruence. Focusing on temporal boundaries in the Role-Play setting, we propose three behavioral metrics--abstention rate, conditional accuracy, and answer rate--to quantify model behavior under incongruence due to the role's death. We show that models fail to abstain after death and suffer from an accuracy drop compared to the Non-Role-Play setting. Through probing experiments, we identify two main causes: (i) unreliable encoding of the "death" state across different years, leading to unsatisfactory abstention behavior, and (ii) role playing causes shifts in the model's temporal representations, resulting in accuracy drops. We leverage these insights to improve consistency in the model's abstention and answer behaviors. Our findings suggest that concept incongruence leads to unexpected model behaviors and point to future directions on improving model behavior under concept incongruence.