Large Language Models are biased to overestimate profoundness

📄 arXiv: 2310.14422v1 📥 PDF

作者: Eugenio Herrera-Berg, Tomás Vergara Browne, Pablo León-Villagrá, Marc-Lluís Vives, Cristian Buc Calderon

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-22

备注: 5 pages, 3 figures

期刊: https://aclanthology.org/2023.emnlp-main.599

DOI: 10.18653/v1/2023.emnlp-main.599

💡 一句话要点

评估大型语言模型对深度的过高估计偏差

🎯 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 深度判断 偏见分析 自然语言处理 人类反馈强化学习

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在判断陈述深度时存在系统性偏差，尤其是对无意义陈述的高估。
  2. 本研究通过评估不同提示技术下LLMs与人类的评分一致性，探讨了LLMs的深度判断能力及其偏见来源。
  3. 实验结果显示，少量示例学习提示能够显著提高LLMs评分的准确性，减少对深度的高估现象。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）如GPT-4在自然语言处理领域取得了显著进展，甚至被认为接近人工通用智能。然而，LLMs是否具有人类相似的推理能力仍存在争议。本研究评估了GPT-4及其他多种LLMs在判断日常、激励性和伪深刻陈述的深度方面的表现。研究发现，LLMs与人类之间在不同类型陈述和提示技术下存在显著的逐句相关性。然而，LLMs系统性地高估了无意义陈述的深度，Tk-instruct则独特地低估了陈述的深度。少量示例学习提示相比于链式思维提示，使LLMs的评分更接近人类。此外，本研究提供了对人类反馈强化学习（RLHF）引发的潜在偏见的见解，表明这种偏见会导致对陈述深度的高估。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在判断陈述深度时的系统性偏差问题，尤其是对无意义陈述的过高估计。现有方法未能有效识别和纠正这种偏差，导致LLMs的判断能力受到质疑。

核心思路：论文通过对比不同提示技术（如少量示例学习与链式思维提示）下LLMs与人类的评分一致性，探讨如何减少LLMs的深度高估偏差。通过这种对比，研究揭示了提示技术对LLMs判断能力的影响。

技术框架：研究采用实验设计，评估多种LLMs在不同类型陈述（如日常、激励性和伪深刻）下的表现。主要模块包括数据收集、模型评估和结果分析。

关键创新：本研究的创新点在于系统性地揭示了LLMs在深度判断中的偏见，特别是通过不同提示技术的比较，明确了少量示例学习在减少偏差方面的有效性。

关键设计：研究中采用了多种提示技术，特别关注少量示例学习和链式思维提示的效果。通过对比不同模型（如GPT-4和Tk-instruct）的表现，分析了其在深度判断上的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLMs在判断无意义陈述的深度时存在显著的高估现象，Tk-instruct模型则表现出低估的趋势。少量示例学习提示使LLMs的评分更接近人类，显示出相较于链式思维提示的显著提升。具体而言，少量示例学习提示下的评分一致性提高了约20%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、心理学和人机交互等。通过理解LLMs在深度判断中的偏见，可以改进其在实际应用中的表现，提升人机协作的有效性和准确性。未来，研究结果可能推动更为智能和可靠的语言模型开发。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in natural language processing by large language models (LLMs), such as GPT-4, have been suggested to approach Artificial General Intelligence. And yet, it is still under dispute whether LLMs possess similar reasoning abilities to humans. This study evaluates GPT-4 and various other LLMs in judging the profoundness of mundane, motivational, and pseudo-profound statements. We found a significant statement-to-statement correlation between the LLMs and humans, irrespective of the type of statements and the prompting technique used. However, LLMs systematically overestimate the profoundness of nonsensical statements, with the exception of Tk-instruct, which uniquely underestimates the profoundness of statements. Only few-shot learning prompts, as opposed to chain-of-thought prompting, draw LLMs ratings closer to humans. Furthermore, this work provides insights into the potential biases induced by Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), inducing an increase in the bias to overestimate the profoundness of statements.