Verbosity Bias in Preference Labeling by Large Language Models

📄 arXiv: 2310.10076v1 📥 PDF

作者: Keita Saito, Akifumi Wachi, Koki Wataoka, Youhei Akimoto

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-10-16

💡 一句话要点

提出评估大型语言模型的冗长偏见问题及其度量方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 冗长偏见 人类反馈 强化学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在评估大型语言模型时，可能会引入冗长偏见，影响模型的实际应用效果。
  2. 论文提出了一种新的度量方法，旨在量化大型语言模型在回答时的冗长偏见。
  3. 实验结果表明，GPT-4在选择答案时更倾向于冗长回答，且该偏见在特定设置中显著高于人类选择。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理和机器学习领域的应用日益广泛。提升LLMs性能的关键在于通过人类反馈进行对齐，尤其是强化学习中的人类反馈（RLHF）。此外，近期研究探索用其他LLMs的反馈替代人类反馈，即AI反馈的强化学习（RLAIF）。本文研究了评估LLMs时可能出现的偏见，特别是冗长偏见，即LLMs有时偏好更冗长的答案，即使其质量相似。研究发现，在特定问题设置中，GPT-4比人类更倾向于选择较长的答案，并提出了一种度量这一偏见的指标。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在评估过程中出现的冗长偏见问题。现有方法在使用其他LLMs进行反馈时，可能导致模型偏好冗长的回答，影响评估的准确性和有效性。

核心思路：论文的核心思路是通过提出一种新的度量指标，来量化和评估LLMs在回答时的冗长偏见。这种设计旨在揭示模型在选择答案时的潜在偏见，帮助改善模型的反馈机制。

技术框架：整体架构包括数据收集、模型评估和偏见度量三个主要模块。首先收集不同LLMs的回答，然后通过提出的指标对这些回答进行评估，最后分析偏见的来源和影响。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种新的度量冗长偏见的方法，与现有的评估方法相比，能够更准确地反映模型在回答时的偏好差异。

关键设计：在技术细节上，论文设计了特定的损失函数来优化模型的回答质量，并通过实验验证了该指标的有效性和可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GPT-4在选择答案时比人类更倾向于冗长回答，偏见程度显著高于人类选择。通过提出的度量指标，研究为理解和改善LLMs的反馈机制提供了新的视角和方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和人机交互等。通过量化冗长偏见，研究可以帮助开发更符合人类期望的语言模型，从而提升用户体验和模型的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

In recent years, Large Language Models (LLMs) have witnessed a remarkable surge in prevalence, altering the landscape of natural language processing and machine learning. One key factor in improving the performance of LLMs is alignment with humans achieved with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), as for many LLMs such as GPT-4, Bard, etc. In addition, recent studies are investigating the replacement of human feedback with feedback from other LLMs named Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF). We examine the biases that come along with evaluating LLMs with other LLMs and take a closer look into verbosity bias -- a bias where LLMs sometimes prefer more verbose answers even if they have similar qualities. We see that in our problem setting, GPT-4 prefers longer answers more than humans. We also propose a metric to measure this bias.