Robust Knowledge Extraction from Large Language Models using Social Choice Theory

📄 arXiv: 2312.14877v2 📥 PDF

作者: Nico Potyka, Yuqicheng Zhu, Yunjie He, Evgeny Kharlamov, Steffen Staab

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-22 (更新: 2024-02-08)

备注: Accepted by AAMAS 2024 as a full paper

💡 一句话要点

利用社会选择理论，提升大语言模型知识提取的鲁棒性

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

关键词: 大语言模型 知识提取 鲁棒性 社会选择理论 排序聚合 医疗诊断 故障诊断

📋 核心要点

  1. 大语言模型在知识密集型任务中缺乏鲁棒性，相同问题多次查询结果不一致，限制了其在高风险领域的应用。
  2. 该论文提出一种基于社会选择理论的框架，通过多次排序查询并聚合结果，提升大语言模型知识提取的稳定性。
  3. 实验结果表明，该方法在诊断场景中能够有效提高大语言模型查询的鲁棒性，降低结果的波动性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）可以支持各种应用，如对话代理、创意写作或通用查询应答。然而，它们不适合在医学等高风险领域进行查询应答，因为它们通常不具备鲁棒性——即使是相同的查询，多次提示也可能导致不同的答案。为了提高LLM查询的鲁棒性，我们建议重复使用排序查询，并使用社会选择理论中的方法来聚合这些查询。我们研究了医学和故障诊断等诊断环境中的排序查询，并讨论了如何应用文献中的Partial Borda Choice函数来合并多个查询结果。我们讨论了在我们的设置中一些额外的有趣属性，并通过实验评估了我们方法的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：大语言模型在知识密集型任务，特别是高风险领域（如医疗诊断）的应用中，存在鲁棒性问题。即使对同一个问题进行多次查询，模型给出的答案也可能不一致，这严重影响了其可靠性和实用性。现有方法通常依赖于单次查询，无法有效解决这种不确定性。

核心思路：该论文的核心思路是借鉴社会选择理论中的投票机制，将大语言模型的多次查询结果视为多个“投票者”的偏好，然后通过聚合这些偏好来得到一个更稳定、更可靠的答案。具体来说，就是多次提出排序查询，然后利用社会选择理论的方法来合并这些排序结果。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段： 1. 排序查询生成：针对同一个问题，多次向大语言模型提出排序查询，每次查询要求模型对候选答案进行排序。 2. 结果聚合：使用社会选择理论中的方法（如Partial Borda Choice函数）来聚合多次查询得到的排序结果。Partial Borda Choice函数是一种常用的排序聚合方法，它根据每个候选答案在不同排序中的位置赋予不同的权重，然后选择总权重最高的答案。 3. 结果输出：将聚合后的结果作为最终答案输出。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将社会选择理论引入到大语言模型的知识提取过程中，通过聚合多次查询结果来提高鲁棒性。与传统的单次查询方法相比，该方法能够有效降低结果的波动性，提高答案的可靠性。此外，论文还针对排序查询的特点，讨论了Partial Borda Choice函数在特定场景下的适用性。

关键设计：论文中关键的设计包括： 1. 排序查询的设计：如何设计有效的排序查询，以充分利用大语言模型的排序能力。 2. Partial Borda Choice函数的应用：如何根据具体任务选择合适的Partial Borda Choice函数参数，以获得最佳的聚合效果。 3. 实验评估指标的选择：如何选择合适的指标来评估方法的鲁棒性和准确性。论文中使用了标准差等指标来衡量结果的波动性。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够有效提高大语言模型查询的鲁棒性。通过使用Partial Borda Choice函数聚合多次排序查询的结果，可以显著降低答案的波动性，提高答案的准确性。具体性能提升数据未知，但论文强调了在诊断场景下鲁棒性的显著改善。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗诊断、故障诊断等高风险领域，提升大语言模型在这些领域的应用可靠性。通过提高知识提取的鲁棒性，可以减少错误答案带来的潜在风险，为决策提供更可靠的支持。未来，该方法可以推广到其他需要高可靠性的知识密集型任务中，例如金融分析、法律咨询等。

📄 摘要（原文）

Large-language models (LLMs) can support a wide range of applications like conversational agents, creative writing or general query answering. However, they are ill-suited for query answering in high-stake domains like medicine because they are typically not robust - even the same query can result in different answers when prompted multiple times. In order to improve the robustness of LLM queries, we propose using ranking queries repeatedly and to aggregate the queries using methods from social choice theory. We study ranking queries in diagnostic settings like medical and fault diagnosis and discuss how the Partial Borda Choice function from the literature can be applied to merge multiple query results. We discuss some additional interesting properties in our setting and evaluate the robustness of our approach empirically.