RAGE Against the Machine: Retrieval-Augmented LLM Explanations

📄 arXiv: 2405.13000v1 📥 PDF

作者: Joel Rorseth, Parke Godfrey, Lukasz Golab, Divesh Srivastava, Jaroslaw Szlichta

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2024-05-11

备注: Accepted by ICDE 2024 (Demonstration Track)

DOI: 10.1109/ICDE60146.2024.00430

💡 一句话要点

RAGE：一种检索增强LLM解释的交互式工具，通过反事实分析提供可溯源的答案解释。

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

关键词: 大型语言模型 可解释性 检索增强 反事实解释 知识溯源

📋 核心要点

  1. 现有LLM解释方法缺乏对检索增强模型输入上下文的针对性分析，难以有效溯源答案。
  2. RAGE通过反事实分析，识别影响LLM答案的关键上下文信息，并提供可交互的解释界面。
  3. RAGE包含剪枝方法，能够高效地在大量可能的解释中搜索，并展示答案的来源信息。

📝 摘要（中文）

本文介绍RAGE，一个用于解释大型语言模型（LLM）的交互式工具，该模型通过检索能力增强，能够查询外部资源并将相关信息纳入其输入上下文。我们的解释是反事实的，即识别输入上下文中，移除后会改变LLM对问题答案的部分。RAGE包含剪枝方法，用于导航庞大的可能解释空间，允许用户查看生成答案的来源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决检索增强型LLM（Retrieval-Augmented LLM）的可解释性问题。现有方法难以有效解释这类模型，尤其是在模型依赖外部检索信息的情况下，用户难以理解模型做出特定决策的原因。痛点在于无法确定哪些检索到的信息对最终答案起到了关键作用，以及移除哪些信息会导致答案改变。

核心思路：论文的核心思路是利用反事实解释。通过系统地移除输入上下文中的不同部分（特别是检索到的信息），观察LLM的输出是否发生变化。如果移除某个部分导致答案改变，则认为该部分对原始答案至关重要。这种方法能够揭示LLM决策的关键依赖，从而提供可解释性。

技术框架：RAGE工具包含以下主要模块：1) 检索模块：负责从外部知识库检索相关信息，并将其添加到LLM的输入上下文中。2) LLM推理模块：使用检索增强的上下文，LLM生成答案。3) 反事实分析模块：系统地移除上下文中的不同部分，并观察LLM的输出变化。4) 剪枝模块：为了高效地搜索可能的解释空间，采用剪枝策略，减少需要评估的上下文组合数量。5) 用户界面：提供交互式界面，允许用户查看解释，并探索答案的来源。

关键创新：RAGE的关键创新在于将反事实解释应用于检索增强型LLM，并结合剪枝方法来提高效率。与传统的LLM解释方法相比，RAGE能够针对检索到的信息进行细粒度的分析，从而提供更具针对性和可操作性的解释。此外，交互式界面也增强了用户对模型行为的理解。

关键设计：RAGE中的剪枝策略是关键设计之一。具体来说，论文可能采用基于重要性的剪枝方法，即首先评估每个检索到的信息片段对答案的影响，然后优先移除那些影响较小的片段。此外，用户界面也需要精心设计，以便清晰地展示解释，并允许用户探索不同的上下文组合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了RAGE工具，能够有效地解释检索增强型LLM的决策过程。通过反事实分析和剪枝方法，RAGE能够高效地识别影响答案的关键上下文信息，并提供可交互的解释界面。具体的实验结果（如果论文中包含）未知，但该工具的提出为检索增强型LLM的可解释性研究提供了一个新的方向。

🎯 应用场景

RAGE可应用于各种需要可解释性的检索增强型LLM应用，例如问答系统、知识图谱推理、医疗诊断等。通过提供对模型决策过程的洞察，RAGE可以提高用户对模型的信任度，并帮助开发者改进模型性能。此外，RAGE还可以用于调试模型，发现潜在的偏见或错误。

📄 摘要（原文）

This paper demonstrates RAGE, an interactive tool for explaining Large Language Models (LLMs) augmented with retrieval capabilities; i.e., able to query external sources and pull relevant information into their input context. Our explanations are counterfactual in the sense that they identify parts of the input context that, when removed, change the answer to the question posed to the LLM. RAGE includes pruning methods to navigate the vast space of possible explanations, allowing users to view the provenance of the produced answers.