Do Large Language Models Know about Facts?
作者: Xuming Hu, Junzhe Chen, Xiaochuan Li, Yufei Guo, Lijie Wen, Philip S. Yu, Zhijiang Guo
分类: cs.CL
发布日期: 2023-10-08
备注: 20 pages, 8 figures
💡 一句话要点
提出Pinocchio基准以评估大型语言模型的事实知识
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 事实知识 Pinocchio基准 自然语言处理 智能问答 内容生成 可信人工智能
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在事实知识的准确性和更新能力方面存在不足，导致生成内容的可靠性降低。
- 本文提出Pinocchio基准，通过设计多样化的事实问题，全面评估LLMs的事实知识能力。
- 实验结果显示，现有LLMs在处理事实知识时仍存在缺陷，且容易受到虚假相关性的影响，亟需改进。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在自然语言处理任务中取得了显著的性能提升。预训练和指令调优过程中获得的事实知识在问答和语言生成等下游任务中具有重要价值。然而，与传统知识库不同，LLMs在其参数中隐式存储事实，生成的内容可能存在不准确或过时的问题。为此，本文设计了Pinocchio基准，包含2万条多样的事实问题，旨在全面评估LLMs的事实知识。实验结果表明，现有LLMs在事实知识方面仍存在不足，且受到各种虚假相关性的影响。我们认为这是实现可信人工智能的关键瓶颈。数据集Pinocchio及相关代码将公开发布。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在事实知识方面的不足，尤其是其生成内容的准确性和时效性问题。现有方法未能有效评估和更新LLMs的事实知识，导致生成内容的可靠性受到影响。
核心思路：论文设计了Pinocchio基准，包含2万条来自不同来源、时间线、领域、地区和语言的事实问题，以全面评估LLMs的事实知识能力。通过这种方式，研究者可以更好地理解LLMs在事实知识方面的表现和局限性。
技术框架：整体架构包括数据集构建、实验设计和结果分析三个主要模块。数据集构建阶段涉及多样化问题的设计，实验设计阶段则通过不同规模和类型的LLMs进行评估，最后通过结果分析阶段总结LLMs的表现。
关键创新：最重要的技术创新点在于Pinocchio基准的设计，它不仅涵盖了多样化的事实问题，还能够评估LLMs在组合、更新和推理多个事实方面的能力。这与现有方法的单一性形成鲜明对比。
关键设计：在实验中，采用了多种规模的LLMs进行评估，设计了针对性的评估指标，以确保对事实知识的全面评估。具体的参数设置和损失函数设计也经过精心调整，以提高模型在事实知识任务中的表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有大型语言模型在事实知识方面仍存在显著不足，尤其是在处理复杂事实组合和更新时的能力较弱。与基线模型相比，Pinocchio基准的评估揭示了LLMs在多项任务中的虚假相关性，强调了改进的必要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用场景包括智能问答系统、自动内容生成和信息检索等领域。通过提升大型语言模型的事实知识能力，可以增强其在实际应用中的可靠性和准确性，推动可信人工智能的发展。未来，Pinocchio基准有望成为评估和改进LLMs的重要工具。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have recently driven striking performance improvements across a range of natural language processing tasks. The factual knowledge acquired during pretraining and instruction tuning can be useful in various downstream tasks, such as question answering, and language generation. Unlike conventional Knowledge Bases (KBs) that explicitly store factual knowledge, LLMs implicitly store facts in their parameters. Content generated by the LLMs can often exhibit inaccuracies or deviations from the truth, due to facts that can be incorrectly induced or become obsolete over time. To this end, we aim to comprehensively evaluate the extent and scope of factual knowledge within LLMs by designing the benchmark Pinocchio. Pinocchio contains 20K diverse factual questions that span different sources, timelines, domains, regions, and languages. Furthermore, we investigate whether LLMs are able to compose multiple facts, update factual knowledge temporally, reason over multiple pieces of facts, identify subtle factual differences, and resist adversarial examples. Extensive experiments on different sizes and types of LLMs show that existing LLMs still lack factual knowledge and suffer from various spurious correlations. We believe this is a critical bottleneck for realizing trustworthy artificial intelligence. The dataset Pinocchio and our codes will be publicly available.