A Glitch in the Matrix? Locating and Detecting Language Model Grounding with Fakepedia

📄 arXiv: 2312.02073v3 📥 PDF

作者: Giovanni Monea, Maxime Peyrard, Martin Josifoski, Vishrav Chaudhary, Jason Eisner, Emre Kıcıman, Hamid Palangi, Barun Patra, Robert West

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-04 (更新: 2024-06-11)

备注: Accepted at ACL 2024 (main conference)

💡 一句话要点

提出Fakepedia数据集，用于评估和分析大型语言模型中的上下文信息采纳能力。

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

关键词: 大型语言模型 上下文采纳 反事实数据集 因果分析 知识冲突 检索增强生成 Fakepedia

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在利用上下文信息方面表现出色，但其内部机制，尤其是在上下文信息与模型固有知识冲突时，仍不明确。
  2. 论文提出Fakepedia数据集，包含与模型预训练知识相悖的反事实文本，用于评估模型在冲突信息下的上下文采纳能力。
  3. 通过Fakepedia基准测试和因果分析，揭示了模型采纳和未采纳上下文信息时的计算模式差异，并验证了通过计算分析区分这两种情况的可行性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在利用上下文中提供的新信息方面表现出惊人的能力。然而，这种上下文信息采纳的机制仍然未知，尤其是在上下文信息与模型内部参数知识相冲突的情况下。优先考虑上下文信息对于检索增强生成方法至关重要，这些方法通过最新的信息丰富上下文，希望信息采纳能够纠正过时或有噪声的存储知识。本文提出了一种新方法，使用Fakepedia来研究信息采纳能力。Fakepedia是一个反事实文本的新数据集，旨在与模型的内部参数知识相冲突。本文使用Fakepedia对各种LLM进行基准测试，并基于Masked Grouped Causal Tracing (MGCT)方法，对LLM组件在回答Fakepedia查询时进行因果中介分析。通过分析，识别了信息采纳和未采纳响应之间的不同计算模式。最后，证明了仅通过计算分析即可区分信息采纳和未采纳的响应。研究结果与现有的关于事实回忆机制的发现一起，为LLM中信息采纳和事实回忆机制如何相互作用提供了一个连贯的叙述。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLMs）在检索增强生成（RAG）等任务中，需要能够灵活地采纳上下文信息，即使这些信息与模型自身存储的参数知识相冲突。现有的LLM在处理此类冲突时，其采纳上下文信息的能力尚不明确，缺乏有效的评估和分析方法。如何准确评估和理解LLM在面对冲突信息时，对上下文信息的采纳程度和内在机制是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门用于评估LLM上下文采纳能力的对抗性数据集Fakepedia。该数据集包含与LLM预训练知识相悖的反事实文本，通过观察LLM在回答基于Fakepedia的问题时的表现，来判断其是否成功采纳了上下文信息。这种方法能够直接衡量LLM在面对知识冲突时的信息采纳能力。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 构建Fakepedia数据集，包含与LLM预训练知识相悖的反事实文本。2) 使用Fakepedia数据集对多个LLM进行基准测试，评估其上下文采纳能力。3) 使用Masked Grouped Causal Tracing (MGCT)方法，对LLM内部组件在处理Fakepedia查询时的行为进行因果中介分析，识别信息采纳和未采纳响应之间的计算模式差异。4) 训练分类器，仅基于计算分析来区分LLM的信息采纳和未采纳响应。

关键创新：论文的关键创新在于提出了Fakepedia数据集和MGCT分析方法。Fakepedia数据集专门用于评估LLM的上下文采纳能力，与现有数据集不同，它侧重于知识冲突场景。MGCT方法则提供了一种深入分析LLM内部机制的手段，可以识别信息采纳和未采纳响应之间的计算模式差异，从而更好地理解LLM的信息处理过程。

关键设计：Fakepedia数据集的构建需要仔细设计反事实文本，确保其与LLM的预训练知识相冲突，同时保持文本的合理性和可理解性。MGCT方法涉及对LLM内部组件进行分组和掩码，然后观察这些组件对模型输出的影响，从而推断它们在信息采纳过程中的作用。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中进行了详细描述，但此处无法完全展开。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过Fakepedia数据集可以有效区分LLM的信息采纳和未采纳响应。通过MGCT分析，研究人员识别了两种响应模式之间的显著计算差异。更重要的是，他们证明了仅使用计算分析，无需人工干预，就可以区分这两种响应，这为自动化评估和改进LLM的上下文采纳能力提供了可能。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细展示，但此处无法完全展开。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升检索增强生成系统的可靠性和准确性，尤其是在需要模型采纳最新信息并纠正过时知识的场景中。例如，在问答系统中，可以利用该方法评估和改进模型对上下文信息的利用能力，从而提高回答的准确性和时效性。此外，该研究也有助于深入理解大型语言模型的内部工作机制，为模型改进和优化提供指导。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have an impressive ability to draw on novel information supplied in their context. Yet the mechanisms underlying this contextual grounding remain unknown, especially in situations where contextual information contradicts factual knowledge stored in the parameters, which LLMs also excel at recalling. Favoring the contextual information is critical for retrieval-augmented generation methods, which enrich the context with up-to-date information, hoping that grounding can rectify outdated or noisy stored knowledge. We present a novel method to study grounding abilities using Fakepedia, a novel dataset of counterfactual texts constructed to clash with a model's internal parametric knowledge. In this study, we introduce Fakepedia, a counterfactual dataset designed to evaluate grounding abilities when the internal parametric knowledge clashes with the contextual information. We benchmark various LLMs with Fakepedia and conduct a causal mediation analysis of LLM components when answering Fakepedia queries, based on our Masked Grouped Causal Tracing (MGCT) method. Through this analysis, we identify distinct computational patterns between grounded and ungrounded responses. We finally demonstrate that distinguishing grounded from ungrounded responses is achievable through computational analysis alone. Our results, together with existing findings about factual recall mechanisms, provide a coherent narrative of how grounding and factual recall mechanisms interact within LLMs.