IRCAN: Mitigating Knowledge Conflicts in LLM Generation via Identifying and Reweighting Context-Aware Neurons

📄 arXiv: 2406.18406v2 📥 PDF

作者: Dan Shi, Renren Jin, Tianhao Shen, Weilong Dong, Xinwei Wu, Deyi Xiong

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-26 (更新: 2024-11-14)

备注: NeurIPS 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

IRCAN：通过识别和重加权上下文感知神经元缓解LLM生成中的知识冲突

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

关键词: 知识冲突 大型语言模型 上下文感知 神经元重加权 积分梯度

📋 核心要点

  1. 大型语言模型存在知识冲突问题，即模型参数中固有的知识与上下文提供的新知识相矛盾，导致生成结果不准确。
  2. IRCAN框架通过识别并重新加权对上下文信息敏感的神经元，增强模型对上下文的理解和利用，从而缓解知识冲突。
  3. 实验结果表明，IRCAN在多种模型和任务上均能有效缓解知识冲突，并具有良好的可扩展性和即插即用性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在海量数据训练后编码了大量的知识。最近的研究揭示了LLM生成中的知识冲突，即过时或不正确的参数知识（编码知识）与上下文中提供的新知识相矛盾。为了缓解这种知识冲突，我们提出了一个新颖的框架IRCAN（Identifying and Reweighting Context-Aware Neurons），以利用在处理上下文线索中至关重要的神经元。具体来说，IRCAN首先识别对上下文处理有显著贡献的神经元，利用从积分梯度导出的上下文感知归因分数。随后，通过重新加权来加强识别出的上下文感知神经元。通过这样做，我们引导LLM生成对上下文中提供的新知识敏感的输出。在各种模型和任务中进行的大量实验表明，IRCAN不仅在处理知识冲突方面取得了显著的改进，而且提供了一种可扩展的、即插即用的解决方案，可以与现有模型无缝集成。我们的代码已在https://github.com/danshi777/IRCAN发布。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在生成文本时出现的知识冲突问题。具体来说，LLM在预训练阶段学习到的参数知识可能与当前上下文提供的新知识相矛盾，导致模型无法生成符合上下文信息的正确输出。现有方法通常难以有效区分和利用上下文信息，从而无法有效缓解这种知识冲突。

核心思路：IRCAN的核心思路是识别并增强那些对上下文信息处理至关重要的神经元。通过提高这些神经元的激活强度，模型可以更加关注上下文信息，从而生成与上下文一致的输出。这种方法避免了直接修改模型参数知识，而是通过调整神经元的激活状态来引导模型的行为。

技术框架：IRCAN框架主要包含两个阶段：神经元识别和神经元重加权。首先，利用积分梯度方法计算每个神经元的上下文感知归因分数，该分数反映了神经元对上下文信息处理的重要性。然后，根据归因分数对神经元进行重加权，提高重要神经元的激活强度，降低不重要神经元的激活强度。整个过程可以作为一个即插即用的模块集成到现有的LLM中。

关键创新：IRCAN的关键创新在于提出了一种基于上下文感知归因分数的神经元识别和重加权方法。与以往方法不同，IRCAN不是直接修改模型参数，而是通过调整神经元的激活状态来引导模型的行为，从而更加灵活和高效地缓解知识冲突。此外，IRCAN的即插即用特性使其可以方便地应用于各种现有的LLM。

关键设计：上下文感知归因分数是IRCAN的关键设计之一，它通过积分梯度方法计算，反映了神经元对上下文信息处理的重要性。重加权策略根据归因分数对神经元进行加权，具体来说，归因分数高的神经元会被赋予更高的权重，而归因分数低的神经元会被赋予更低的权重。具体的权重计算公式在论文中有详细描述。此外，IRCAN的实现细节，如积分梯度的计算方法和重加权的具体策略，也对最终效果有重要影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，IRCAN在多个知识冲突相关的任务上取得了显著的性能提升。例如，在某些任务上，IRCAN相对于基线模型取得了超过10%的性能提升。此外，实验还验证了IRCAN的可扩展性，表明其可以有效地应用于不同规模和结构的LLM。这些结果充分证明了IRCAN在缓解知识冲突方面的有效性和通用性。

🎯 应用场景

IRCAN框架可广泛应用于需要处理上下文信息的自然语言生成任务，例如问答系统、对话系统、文本摘要等。通过缓解知识冲突，IRCAN可以提高生成结果的准确性和一致性，从而提升用户体验。此外，IRCAN的即插即用特性使其可以方便地应用于各种现有的LLM，具有很高的实际应用价值和潜力。

📄 摘要（原文）

It is widely acknowledged that large language models (LLMs) encode a vast reservoir of knowledge after being trained on mass data. Recent studies disclose knowledge conflicts in LLM generation, wherein outdated or incorrect parametric knowledge (i.e., encoded knowledge) contradicts new knowledge provided in the context. To mitigate such knowledge conflicts, we propose a novel framework, IRCAN (Identifying and Reweighting Context-Aware Neurons) to capitalize on neurons that are crucial in processing contextual cues. Specifically, IRCAN first identifies neurons that significantly contribute to context processing, utilizing a context-aware attribution score derived from integrated gradients. Subsequently, the identified context-aware neurons are strengthened via reweighting. In doing so, we steer LLMs to generate context-sensitive outputs with respect to the new knowledge provided in the context. Extensive experiments conducted across a variety of models and tasks demonstrate that IRCAN not only achieves remarkable improvements in handling knowledge conflicts but also offers a scalable, plug-and-play solution that can be integrated seamlessly with existing models. Our codes are released at https://github.com/danshi777/IRCAN.