Order-Independence Without Fine Tuning

📄 arXiv: 2406.06581v3 📥 PDF

作者: Reid McIlroy-Young, Katrina Brown, Conlan Olson, Linjun Zhang, Cynthia Dwork

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-06-04 (更新: 2024-12-09)

备注: 29 pages, 27 figures, Published in NeurIPS 2024 code https://github.com/reidmcy/set-based-prompting

💡 一句话要点

提出Set-Based Prompting，解决LLM对输入顺序的依赖问题，无需微调。

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

关键词: 大型语言模型 顺序依赖性 Prompt工程 集合表示 无监督学习

📋 核心要点

  1. 大型语言模型对输入顺序敏感，导致在处理多项选择题或分析多个输入时结果不一致。
  2. 提出Set-Based Prompting方法，通过特定方式处理输入，保证LLM输出与输入子序列的顺序无关。
  3. 实验证明该方法有效消除顺序依赖性，且对模型准确率影响很小，可直接应用于已训练模型。

📝 摘要（中文）

随着自回归生成语言模型的发展，其在生成连贯长文本方面的能力被广泛应用和分析。与人类不同，大型语言模型（LLM）对输入中的微小变化高度敏感，导致行为不一致。一个关键问题是顺序依赖性：当LLM用于回答多项选择题或分析多个输入时，即使语义相同，子序列的交换也会显著改变输出。本文提出了Set-Based Prompting技术，保证LLM的输出对指定子序列集合的顺序不敏感。该方法在理论上消除了顺序依赖性，并可应用于任何基于Transformer的LLM，实现不受重新排序影响的文本生成。实验表明，尽管输入是分布外的，但对预期准确率的影响很小，尤其是在实际应用中。因此，Set-Based Prompting可以作为一种“即插即用”的方法应用于完全训练的模型。最后，我们讨论了该方法的成功表明，可以通过修改输入表示来获得LLM性能的其他强保证。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLM）在处理多个输入或多项选择题时，其输出结果常常受到输入顺序的影响，即使不同的输入顺序在语义上是等价的。这种顺序依赖性导致LLM的行为不稳定，降低了其可靠性和可用性。现有方法通常需要对模型进行微调才能缓解这个问题，但微调成本高昂，且可能影响模型在其他任务上的性能。

核心思路：Set-Based Prompting的核心思想是将输入视为一个集合，而不是一个序列。通过对输入进行特定的处理，使得LLM在处理不同顺序的输入时，能够得到一致的输出。这种方法避免了对模型本身的修改，从而无需进行微调。

技术框架：Set-Based Prompting的技术框架主要包括以下几个步骤：1. 将输入分解为一组子序列（例如，多项选择题的各个选项）。2. 将这些子序列视为一个集合，忽略其原始顺序。3. 使用特定的prompting技术，将这个集合的信息传递给LLM。4. LLM根据prompting信息生成输出。整个过程无需修改LLM的内部结构或参数。

关键创新：Set-Based Prompting的关键创新在于它提供了一种无需微调即可消除LLM顺序依赖性的方法。与现有方法相比，该方法更加简单、高效，且具有更好的通用性。它通过改变输入表示的方式，使得LLM能够更好地理解输入的语义信息，从而避免了顺序依赖性带来的问题。

关键设计：Set-Based Prompting的关键设计在于prompting策略。具体的prompting策略需要根据具体的任务进行调整，但其核心思想都是将输入集合的信息以一种顺序无关的方式传递给LLM。例如，可以使用特殊的标记来标识每个子序列，或者使用某种编码方式将整个集合的信息压缩到一个向量中。此外，还可以使用一些技巧来增强模型的鲁棒性，例如，对输入进行随机扰动。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Set-Based Prompting能够有效消除LLM的顺序依赖性，且对模型准确率的影响很小。在多项选择题解答任务中，使用Set-Based Prompting后，模型在不同输入顺序下的答案一致性显著提高，同时准确率几乎没有下降。这表明该方法可以在不牺牲性能的前提下，提高LLM的可靠性。

🎯 应用场景

Set-Based Prompting可广泛应用于需要处理多个无序输入的场景，如多项选择题解答、文档摘要、信息检索等。该方法能提高LLM在这些场景下的稳定性和可靠性，降低因输入顺序变化导致结果不一致的风险。未来，该技术有望扩展到更复杂的任务，并与其他技术结合，进一步提升LLM的性能。

📄 摘要（原文）

The development of generative language models that can create long and coherent textual outputs via autoregression has lead to a proliferation of uses and a corresponding sweep of analyses as researches work to determine the limitations of this new paradigm. Unlike humans, these 'Large Language Models' (LLMs) are highly sensitive to small changes in their inputs, leading to unwanted inconsistency in their behavior. One problematic inconsistency when LLMs are used to answer multiple-choice questions or analyze multiple inputs is order dependency: the output of an LLM can (and often does) change significantly when sub-sequences are swapped, despite both orderings being semantically identical. In this paper we present Set-Based Prompting, a technique that guarantees the output of an LLM will not have order dependence on a specified set of sub-sequences. We show that this method provably eliminates order dependency, and that it can be applied to any transformer-based LLM to enable text generation that is unaffected by re-orderings. Delving into the implications of our method, we show that, despite our inputs being out of distribution, the impact on expected accuracy is small, where the expectation is over the order of uniformly chosen shuffling of the candidate responses, and usually significantly less in practice. Thus, Set-Based Prompting can be used as a 'dropped-in' method on fully trained models. Finally, we discuss how our method's success suggests that other strong guarantees can be obtained on LLM performance via modifying the input representations.