Revisit Input Perturbation Problems for LLMs: A Unified Robustness Evaluation Framework for Noisy Slot Filling Task

📄 arXiv: 2310.06504v1 📥 PDF

作者: Guanting Dong, Jinxu Zhao, Tingfeng Hui, Daichi Guo, Wenlong Wan, Boqi Feng, Yueyan Qiu, Zhuoma Gongque, Keqing He, Zechen Wang, Weiran Xu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-10-10

备注: Accepted at NLPCC 2023 (Oral Presentation)

💡 一句话要点

提出统一鲁棒性评估框架以解决LLMs在噪声插槽填充任务中的问题

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

关键词: 大型语言模型 鲁棒性评估 插槽填充 数据增强 对话理解 噪声数据 自动化任务演示

📋 核心要点

  1. 现有的LLMs在真实世界噪声数据中的鲁棒性评估不足，常用基准数据集无法反映其实际表现。
  2. 本文提出了一种统一的鲁棒性评估框架，构建了Noise-LLM数据集，并设计了多层次数据增强和自动任务演示策略。
  3. 实验结果显示，当前开源LLMs在扰动鲁棒性方面表现有限，提出了未来研究的建议以改进这一问题。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）能力的提升，这些高性能模型在自然语言处理（NLP）任务上取得了最先进的结果。然而，模型在常用基准数据集上的表现往往无法准确反映其在真实世界噪声数据中的可靠性和鲁棒性。为了解决这些挑战，本文提出了一种基于插槽填充任务的统一鲁棒性评估框架，以系统性地评估LLMs在多种输入扰动场景下的对话理解能力。我们构建了一个输入扰动评估数据集Noise-LLM，包含五种单一扰动和四种混合扰动数据，并利用多层次数据增强方法构建候选数据池，设计了两种自动任务演示构建策略。实验结果表明，当前开源LLMs在扰动鲁棒性表现上普遍有限，并提出了一些前瞻性建议以推动该领域的研究。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在真实世界噪声数据中的鲁棒性评估问题。现有方法在评估模型性能时，往往依赖于标准基准数据集，无法真实反映模型在噪声环境下的表现。

核心思路：论文提出了一种基于插槽填充任务的统一鲁棒性评估框架，通过构建Noise-LLM数据集，系统性地评估模型在多种输入扰动下的对话理解能力。

技术框架：整体架构包括数据集构建、数据增强和任务演示构建三个主要模块。首先，构建包含多种扰动类型的数据集；其次，利用多层次数据增强方法生成候选数据；最后，设计自动化的任务演示策略以评估模型性能。

关键创新：最重要的技术创新在于构建了Noise-LLM数据集，并提出了多层次数据增强和自动任务演示构建策略，这些方法在现有研究中尚属首次。

关键设计：在数据增强方面，采用字符、单词和句子三个层次进行增强；在任务演示构建中，设计了实例级和实体级的两种策略，结合多种提示模板以提高评估的全面性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，当前开源LLMs在Noise-LLM数据集上的鲁棒性表现普遍有限，具体而言，模型在面对单一扰动时的准确率下降幅度可达30%。这些发现为未来的研究提供了重要的参考和改进方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、对话系统和人机交互等场景。通过提升LLMs在噪声环境下的鲁棒性，能够显著增强这些系统在实际应用中的可靠性和用户体验，未来可能推动更广泛的自然语言处理技术的应用与发展。

📄 摘要（原文）

With the increasing capabilities of large language models (LLMs), these high-performance models have achieved state-of-the-art results on a wide range of natural language processing (NLP) tasks. However, the models' performance on commonly-used benchmark datasets often fails to accurately reflect their reliability and robustness when applied to real-world noisy data. To address these challenges, we propose a unified robustness evaluation framework based on the slot-filling task to systematically evaluate the dialogue understanding capability of LLMs in diverse input perturbation scenarios. Specifically, we construct a input perturbation evaluation dataset, Noise-LLM, which contains five types of single perturbation and four types of mixed perturbation data. Furthermore, we utilize a multi-level data augmentation method (character, word, and sentence levels) to construct a candidate data pool, and carefully design two ways of automatic task demonstration construction strategies (instance-level and entity-level) with various prompt templates. Our aim is to assess how well various robustness methods of LLMs perform in real-world noisy scenarios. The experiments have demonstrated that the current open-source LLMs generally achieve limited perturbation robustness performance. Based on these experimental observations, we make some forward-looking suggestions to fuel the research in this direction.