Verifiable by Design: Aligning Language Models to Quote from Pre-Training Data
作者: Jingyu Zhang, Marc Marone, Tianjian Li, Benjamin Van Durme, Daniel Khashabi
分类: cs.CL
发布日期: 2024-04-05 (更新: 2025-02-22)
备注: NAACL 2025 camera ready
💡 一句话要点
提出Quote-Tuning以解决语言模型可验证性问题
🎯 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: 语言模型 可验证性 Quote-Tuning 信息检索 内容生成 机器学习
📋 核心要点
- 现有方法在增强语言模型生成内容的可验证性方面存在不足，无法保证生成内容的正确性。
- 本文提出Quote-Tuning，通过让模型逐字引用可信来源的内容，简化了验证过程。
- 实验表明，Quote-Tuning在高质量文档中的逐字引用率提高了130%，同时保持了生成内容的质量。
📝 摘要（中文）
为了增强对大型语言模型（LLMs）生成内容的信任，用户需要能够将其生成内容与可信的外部来源进行验证。现有方法如引用检索文档或后期来源追溯虽然提高了可验证性，但并未保证其正确性。为了解决这些局限性，本文提出了一种新方法Quote-Tuning，旨在通过让模型直接引用其预训练数据中的可信来源的原文来简化验证过程。Quote-Tuning的核心是一个快速的成员推断函数，能够高效地验证文本与可信语料库的一致性。实验结果表明，Quote-Tuning显著提高了来自高质量文档的逐字引用，提升幅度可达130%。该方法适用于不同任务，并在多个模型家族中具有良好的泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型生成内容的可验证性问题。现有方法虽然提供了引用，但无法确保生成内容的准确性和可靠性。
核心思路：Quote-Tuning通过让模型直接引用其预训练数据中的可信来源的原文，简化了验证过程。这种方法使得用户能够更容易地验证生成内容的正确性。
技术框架：整体架构包括一个快速的成员推断函数，用于验证文本与可信语料库的一致性；同时设计了一个奖励函数来量化模型响应中的引用，并为偏好学习策划了数据集。
关键创新：最重要的创新在于Quote-Tuning的设计，使得模型能够直接引用原文，而不是依赖后期的引用或文档检索。这一方法与现有技术的本质区别在于其主动性和直接性。
关键设计：在技术细节上，使用了高效的成员推断算法来进行文本验证，并设计了适合的损失函数以优化模型的引用能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，Quote-Tuning在高质量文档中的逐字引用率提高了130%，相较于基线模型显著提升，同时保持了生成内容的质量。这一结果表明该方法在提高语言模型的可验证性方面具有显著效果。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括信息检索、知识问答和内容生成等。通过提高语言模型的可验证性，能够增强用户对模型生成内容的信任，从而在教育、法律和医疗等关键领域发挥重要作用。未来，该方法可能推动更广泛的可解释性和透明性研究。
📄 摘要（原文）
To trust the fluent generations of large language models (LLMs), humans must be able to verify their correctness against trusted, external sources. Recent efforts, such as providing citations via retrieved documents or post-hoc provenance, enhance verifiability but provide no guarantees on their correctness. To address these limitations, we tackle the verifiability goal with a different philosophy: trivializing the verification process by developing models that quote verbatim statements from trusted sources in their pre-training data. We propose Quote-Tuning, which demonstrates the feasibility of aligning models to quote. The core of Quote-Tuning is a fast membership inference function that efficiently verifies text against trusted corpora. We leverage this tool to design a reward function to quantify quotes in model responses, and curate datasets for preference learning. Experiments show that Quote-Tuning significantly increases verbatim quotes from high-quality documents by up to 130% relative to base models while maintaining response quality. Quote-Tuning is applicable in different tasks, generalizes to out-of-domain data and diverse model families, and provides additional benefits to truthfulness. Our method not only serves as a hassle-free method to increase quoting but also opens up avenues for improving LLM trustworthiness through better verifiability.