How Easily do Irrelevant Inputs Skew the Responses of Large Language Models?

📄 arXiv: 2404.03302v4 📥 PDF

作者: Siye Wu, Jian Xie, Jiangjie Chen, Tinghui Zhu, Kai Zhang, Yanghua Xiao

分类: cs.CL

发布日期: 2024-04-04 (更新: 2024-09-12)

备注: COLM 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出框架评估大语言模型对无关信息的鲁棒性

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

关键词: 大语言模型 无关信息 鲁棒性评估 信息检索 语义分析

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在处理无关信息时表现出脆弱性，难以有效区分相关与无关内容。
  2. 论文提出了一种构建高质量无关信息的框架，涵盖从无关到部分相关的多种信息类型。
  3. 研究结果表明，当前LLMs在面对语义相关的无关信息时容易受到干扰，且现有解决方案效果有限。

📝 摘要（中文）

通过利用外部知识数据库的信息检索，大语言模型（LLMs）在完成许多知识密集型任务时表现出增强的能力。然而，由于当前检索系统的固有缺陷，检索到的高排名段落中可能存在无关信息。本文全面调查了LLMs在不同条件下对不同类型无关信息的鲁棒性。我们首先介绍了一个框架，用于构建高质量的无关信息，这些信息从语义上无关、部分相关到与问题相关。此外，我们的分析表明，构建的无关信息不仅在相似性度量上得分很高，并且被现有系统高度检索，同时与上下文存在语义联系。我们的研究揭示了当前LLMs在区分高度语义相关信息方面仍面临挑战，容易受到这些无关但误导性内容的干扰。此外，我们还发现当前处理无关信息的解决方案在提高LLMs对这种干扰的鲁棒性方面存在局限性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在面对无关信息时的鲁棒性问题。现有方法在处理检索到的无关信息时，无法有效区分相关与无关内容，导致模型输出受到干扰。

核心思路：论文的核心思路是构建一个框架，生成不同类型的无关信息，以评估LLMs的鲁棒性。通过设计多样化的无关信息，研究其对模型输出的影响，从而揭示模型的脆弱性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：信息检索模块、无关信息构建模块和鲁棒性评估模块。信息检索模块负责从知识数据库中获取信息，无关信息构建模块则生成不同类型的无关信息，最后鲁棒性评估模块分析模型对这些信息的响应。

关键创新：最重要的技术创新点在于构建了一个系统化的框架，能够生成多种类型的无关信息，并系统评估其对LLMs的影响。这与现有方法的本质区别在于，现有方法通常只关注相关信息的处理。

关键设计：在设计中，采用了多种相似性度量标准来评估无关信息的质量，并通过实验验证了这些信息在模型输出中的影响。此外，设置了不同的参数以优化无关信息的生成过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，构建的无关信息在相似性度量上得分高，且被现有检索系统有效检索。研究表明，当前LLMs在面对高度语义相关的无关信息时，输出准确性下降幅度可达20%。此外，现有处理方案在提升鲁棒性方面的效果有限，未能显著改善模型的表现。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、信息检索和对话系统等。通过提高大语言模型对无关信息的鲁棒性，可以提升其在实际应用中的可靠性和准确性，减少误导性信息对模型输出的影响，进而推动智能助手、自动问答系统等技术的发展。

📄 摘要（原文）

By leveraging the retrieval of information from external knowledge databases, Large Language Models (LLMs) exhibit enhanced capabilities for accomplishing many knowledge-intensive tasks. However, due to the inherent flaws of current retrieval systems, there might exist irrelevant information within those retrieving top-ranked passages. In this work, we present a comprehensive investigation into the robustness of LLMs to different types of irrelevant information under various conditions. We initially introduce a framework to construct high-quality irrelevant information that ranges from semantically unrelated, partially related, and related to questions. Furthermore, our analysis demonstrates that the constructed irrelevant information not only scores highly on similarity metrics, being highly retrieved by existing systems, but also bears semantic connections to the context. Our investigation reveals that current LLMs still face challenges in discriminating highly semantically related information and can be easily distracted by these irrelevant yet misleading content. Besides, we also find that current solutions for handling irrelevant information have limitations in improving the robustness of LLMs to such distractions. All the resources are available on GitHub at https://github.com/Di-viner/LLM-Robustness-to-Irrelevant-Information.