Resolving Knowledge Conflicts in Large Language Models
作者: Yike Wang, Shangbin Feng, Heng Wang, Weijia Shi, Vidhisha Balachandran, Tianxing He, Yulia Tsvetkov
分类: cs.CL
发布日期: 2023-10-02 (更新: 2024-10-15)
备注: Published at COLM 2024
💡 一句话要点
提出评估框架以解决大型语言模型中的知识冲突问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 知识冲突 大型语言模型 评估框架 自然语言处理 信息检索 智能问答 对话系统
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在识别和处理知识冲突时存在显著不足，尤其是在确定具体冲突信息和生成明确回答方面。
- 本文提出了一个评估框架，旨在模拟知识冲突情境，并通过新指令方法增强LLMs的应对能力。
- 实验结果显示，LLMs在识别知识冲突方面表现良好，但在生成清晰的响应时仍面临挑战，特别是受到知识领域的影响。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）常常面临知识冲突，即模型内部的参数知识与提示上下文中提供的非参数信息之间存在差异。本文探讨了在知识冲突出现时，LLMs应具备的能力，并提出了一个评估框架来模拟这些冲突情境。该框架包括多样化的知识冲突情况、来自不同实体和领域的知识、两种合成冲突创建方法，以及逐步增加难度的设置。实验结果表明，尽管LLMs在识别知识冲突的存在方面表现良好，但在确定具体冲突知识和在冲突信息中生成明确回答方面存在困难。为此，本文提出了新的基于指令的方法，以增强LLMs更好地实现这些目标。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在面对知识冲突时的识别和响应能力不足的问题。现有方法在处理具体冲突信息时表现不佳，导致生成的回答模糊不清。
核心思路：论文提出的核心思路是构建一个评估框架，模拟多种知识冲突情境，并通过新的指令方法来增强LLMs的能力，以便更好地识别和处理这些冲突。
技术框架：整体架构包括知识冲突的模拟、冲突信息的识别、以及基于指令的响应生成三个主要模块。评估框架设计了多种复杂的冲突情境，以反映现实中的知识冲突。
关键创新：本文的主要创新在于提出了一个系统的评估框架，并引入了新的指令方法，显著提升了LLMs在知识冲突场景中的表现，尤其是在生成明确回答方面。
关键设计：在框架中，设置了多样化的知识来源和领域，采用了两种合成冲突创建方法，并设计了逐步增加难度的评估情境，以确保模型在不同复杂度下的表现得到全面评估。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，尽管LLMs在识别知识冲突的存在方面表现良好，识别具体冲突信息的能力仍然不足，生成明确回答的能力提升幅度有限。具体数据表明，模型在处理复杂冲突情境时的准确率低于预期，显示出进一步研究的必要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、对话系统和信息检索等。通过提高大型语言模型在知识冲突情境下的表现，可以显著提升用户体验和信息准确性，推动自然语言处理技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) often encounter knowledge conflicts, scenarios where discrepancy arises between the internal parametric knowledge of LLMs and non-parametric information provided in the prompt context. In this work we ask what are the desiderata for LLMs when a knowledge conflict arises and whether existing LLMs fulfill them. We posit that LLMs should 1) identify knowledge conflicts, 2) pinpoint conflicting information segments, and 3) provide distinct answers or viewpoints in conflicting scenarios. To this end, we introduce an evaluation framework for simulating contextual knowledge conflicts and quantitatively evaluating to what extent LLMs achieve these goals. It includes diverse and complex situations of knowledge conflict, knowledge from diverse entities and domains, two synthetic conflict creation methods, and settings with progressively increasing difficulty to reflect realistic knowledge conflicts. Extensive experiments with the framework reveal that while LLMs perform well in identifying the existence of knowledge conflicts, they struggle to determine the specific conflicting knowledge and produce a response with distinct answers amidst conflicting information. To address these challenges, we propose new instruction-based approaches that augment LLMs to better achieve the three goals. Further analysis shows that abilities to tackle knowledge conflicts are greatly impacted by factors such as knowledge domain, while generating robust responses to knowledge conflict scenarios remains an open research question.