Beyond Factuality: A Comprehensive Evaluation of Large Language Models as Knowledge Generators

📄 arXiv: 2310.07289v1 📥 PDF

作者: Liang Chen, Yang Deng, Yatao Bian, Zeyu Qin, Bingzhe Wu, Tat-Seng Chua, Kam-Fai Wong

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-11

备注: Accepted to EMNLP 2023 main conference

💡 一句话要点

提出CONNER框架以全面评估大型语言模型的知识生成能力

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

关键词: 大型语言模型 知识生成 评估框架 知识密集型任务 事实性 相关性 一致性

📋 核心要点

  1. 现有方法在知识生成中存在事实性不足和潜在影响的担忧，影响了其在知识密集型任务中的应用。
  2. 本文提出的CONNER框架系统性地评估生成知识的六个维度，旨在提高知识生成的有效性和可靠性。
  3. 实证分析表明，生成知识的相关性和一致性比小的事实性错误更为重要，且通过新策略可显著提升任务表现。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在生成世界知识时超越了信息检索技术，但关于其事实性和潜在影响的担忧依然存在。为此，本文提出了CONNER框架，旨在从事实性、相关性、一致性、信息量、帮助性和有效性六个重要方面系统评估生成的知识。通过对三种不同类型的LLMs在开放域问答和知识基础对话这两项知识密集型任务上的生成知识进行广泛的实证分析，研究发现生成知识的事实性虽然较低，但并未显著妨碍下游任务，相关性和一致性更为重要。此外，本文还展示了如何通过提示工程和知识选择两种策略利用CONNER框架提升知识密集型任务的效果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型生成知识的事实性不足及其对下游任务的影响，现有方法未能全面评估生成知识的多维度特性。

核心思路：提出CONNER框架，通过六个维度系统评估生成知识，强调相关性和一致性的重要性，以改善知识密集型任务的效果。

技术框架：CONNER框架包括知识生成、评估模块和优化策略，首先生成知识，然后从六个维度进行评估，最后通过提示工程和知识选择优化生成过程。

关键创新：CONNER框架的创新在于其全面的评估维度，尤其是强调了相关性和一致性对任务表现的影响，与现有方法相比，提供了更为系统的评估机制。

关键设计：在评估过程中，采用了特定的评价指标和人类注释，以确保评估结果的可靠性和有效性，同时设计了优化策略以提升生成知识的质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，尽管生成知识的事实性较低，但相关性和一致性显著影响下游任务的表现。通过使用CONNER框架，相关性和一致性得到了显著提升，进一步优化了知识密集型任务的效果，展示了该框架的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、对话系统和知识管理工具等。通过提升大型语言模型的知识生成能力，能够为用户提供更准确和相关的信息，进而推动人工智能在各行业的应用和发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) outperform information retrieval techniques for downstream knowledge-intensive tasks when being prompted to generate world knowledge. However, community concerns abound regarding the factuality and potential implications of using this uncensored knowledge. In light of this, we introduce CONNER, a COmpreheNsive kNowledge Evaluation fRamework, designed to systematically and automatically evaluate generated knowledge from six important perspectives -- Factuality, Relevance, Coherence, Informativeness, Helpfulness and Validity. We conduct an extensive empirical analysis of the generated knowledge from three different types of LLMs on two widely studied knowledge-intensive tasks, i.e., open-domain question answering and knowledge-grounded dialogue. Surprisingly, our study reveals that the factuality of generated knowledge, even if lower, does not significantly hinder downstream tasks. Instead, the relevance and coherence of the outputs are more important than small factual mistakes. Further, we show how to use CONNER to improve knowledge-intensive tasks by designing two strategies: Prompt Engineering and Knowledge Selection. Our evaluation code and LLM-generated knowledge with human annotations will be released to facilitate future research.