Connecting the Dots: LLMs can Infer and Verbalize Latent Structure from Disparate Training Data

📄 arXiv: 2406.14546v3 📥 PDF

作者: Johannes Treutlein, Dami Choi, Jan Betley, Samuel Marks, Cem Anil, Roger Grosse, Owain Evans

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-06-20 (更新: 2024-12-23)

备注: Accepted at NeurIPS 2024. 10 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出通过隐性推理解决大型语言模型知识监控问题

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

关键词: 大型语言模型 隐性推理 知识监控 超出上下文推理 安全性风险 推理能力 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理大型语言模型的知识监控时，无法有效消除隐性信息，导致潜在安全风险。
  2. 论文提出了一种超出上下文的归纳推理（OOCR）方法，使LLMs能够从分散的训练数据中推断隐性知识。
  3. 实验结果表明，前沿LLMs在没有上下文学习的情况下，能够成功推断出隐性信息并应用于下游任务，表现出良好的推理能力。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在训练数据中推断和表达隐性结构的能力，尤其是在面对被审查的知识时。我们研究了超出上下文的归纳推理（OOCR），即LLMs如何从分散的证据中推断隐性信息并应用于下游任务。通过一系列实验，我们发现前沿LLMs能够在没有上下文学习的情况下进行OOCR，甚至在仅通过距离信息推断出未知城市为巴黎，并回答相关问题。尽管在多个案例中取得成功，但对于较小的LLMs在学习复杂结构时，OOCR的可靠性仍然存在问题。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在训练数据中隐性知识的推断问题。现有方法通过审查显性信息来降低风险，但隐性信息仍然存在，难以监控。

核心思路：论文提出的OOCR方法允许LLMs从分散的证据中推断隐性信息，而无需依赖上下文学习。这一设计旨在提高模型在缺乏明确示例时的推理能力。

技术框架：研究中使用了五个任务来评估LLMs的OOCR能力。模型首先在特定数据集上进行微调，然后在没有上下文示例的情况下进行推理和回答问题。

关键创新：最重要的创新在于LLMs能够在没有上下文学习的情况下，通过隐性推理连接不同信息点，展示了其推理能力的潜力。与传统方法相比，这种能力可能导致知识监控的挑战。

关键设计：实验中使用了不同的训练数据集，包括仅包含城市距离和硬币翻转结果的数据集。模型在这些数据集上进行微调，采用标准的损失函数和网络结构，确保其能够有效推断和表达隐性知识。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，前沿LLMs在仅通过城市距离信息推断出未知城市为巴黎，并成功回答相关问题，展示了其在没有上下文学习情况下的推理能力。此外，模型在仅训练硬币翻转结果的情况下，能够判断硬币是否偏向某一面，体现了其在隐性推理方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括安全性监控、知识管理和AI伦理等领域。通过理解LLMs如何推断隐性知识，研究者可以更好地设计模型，降低其在敏感信息处理中的风险。此外，该研究为未来的AI系统提供了新的思路，以提高其在复杂推理任务中的表现。

📄 摘要（原文）

One way to address safety risks from large language models (LLMs) is to censor dangerous knowledge from their training data. While this removes the explicit information, implicit information can remain scattered across various training documents. Could an LLM infer the censored knowledge by piecing together these implicit hints? As a step towards answering this question, we study inductive out-of-context reasoning (OOCR), a type of generalization in which LLMs infer latent information from evidence distributed across training documents and apply it to downstream tasks without in-context learning. Using a suite of five tasks, we demonstrate that frontier LLMs can perform inductive OOCR. In one experiment we finetune an LLM on a corpus consisting only of distances between an unknown city and other known cities. Remarkably, without in-context examples or Chain of Thought, the LLM can verbalize that the unknown city is Paris and use this fact to answer downstream questions. Further experiments show that LLMs trained only on individual coin flip outcomes can verbalize whether the coin is biased, and those trained only on pairs $(x,f(x))$ can articulate a definition of $f$ and compute inverses. While OOCR succeeds in a range of cases, we also show that it is unreliable, particularly for smaller LLMs learning complex structures. Overall, the ability of LLMs to "connect the dots" without explicit in-context learning poses a potential obstacle to monitoring and controlling the knowledge acquired by LLMs.