Learning to Refine with Fine-Grained Natural Language Feedback

📄 arXiv: 2407.02397v3 📥 PDF

作者: Manya Wadhwa, Xinyu Zhao, Junyi Jessy Li, Greg Durrett

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-02 (更新: 2025-06-19)

备注: Code and models available at: https://github.com/ManyaWadhwa/DCR; Findings of EMNLP 2024

💡 一句话要点

提出DCR框架，利用细粒度自然语言反馈提升LLM生成的事实一致性。

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

关键词: 大型语言模型 事实一致性 自然语言反馈 错误检测 文本摘要

📋 核心要点

  1. 现有LLM改进方法侧重模型规模，忽略了有效反馈形式的重要性。
  2. DCR框架将改进过程分解为检测、评论和改进三个阶段，实现细粒度反馈。
  3. 实验表明，DCR能有效提升文档摘要的事实一致性，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

最近的研究探索了大型语言模型（LLM）识别和纠正自身生成响应中错误的能力。这些改进方法通常评估不同规模的模型在哪些问题上能够进行改进，但较少关注有效的改进反馈应该是什么样的。本文提出将带有反馈的改进视为LLM三种不同能力的组合：（1）检测不良生成；（2）生成细粒度的自然语言评论；（3）利用细粒度反馈进行改进。第一步可以使用高性能的判别模型实现，第二步和第三步可以通过提示或微调的LLM实现。所提出的检测、评论、改进（DCR）方法的一个关键特性是，第二步的评论模型可以提供关于错误的细粒度反馈，这得益于将判别卸载到第一步的单独模型中。我们表明，不同能力的模型都受益于使用DCR改进文档基础摘要的事实一致性。总的来说，DCR始终优于现有的端到端改进方法和当前未针对事实性评论进行微调的训练模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型生成文本中事实一致性不足的问题。现有端到端的改进方法，虽然能够纠正错误，但缺乏对错误进行细粒度分析和反馈的能力，导致改进效果受限。同时，现有方法较少关注如何设计有效的反馈机制，使得模型难以准确理解需要改进的地方。

核心思路：论文的核心思路是将改进过程分解为三个独立的阶段：错误检测、细粒度评论生成和基于反馈的改进。通过将错误检测任务交给专门的判别模型，可以更准确地识别错误。然后，利用LLM生成针对这些错误的细粒度自然语言评论，为改进阶段提供更具体的信息。最后，利用LLM根据这些评论进行改进，从而提高生成文本的事实一致性。

技术框架：DCR框架包含三个主要模块：1) 错误检测模块：使用判别模型（如分类器）来检测LLM生成的文本中是否存在错误。2) 评论生成模块：利用LLM，基于检测到的错误，生成细粒度的自然语言评论，指出错误的具体位置和类型。3) 改进模块：利用LLM，基于原始文本和生成的评论，对LLM生成的文本进行改进，以提高事实一致性。整个流程是顺序执行的，即先检测错误，然后生成评论，最后进行改进。

关键创新：DCR框架的关键创新在于将改进过程分解为三个独立的阶段，并引入了细粒度的自然语言评论机制。这种分解使得每个阶段都可以针对性地进行优化，从而提高了整体的改进效果。与现有端到端方法相比，DCR能够提供更具体、更有效的反馈，帮助LLM更好地理解需要改进的地方。

关键设计：错误检测模块可以使用预训练的文本分类模型，针对特定任务进行微调。评论生成模块可以使用提示工程或微调的方式，引导LLM生成高质量的评论。改进模块可以使用强化学习或监督学习的方式，训练LLM根据评论进行改进。论文中具体使用了哪些参数设置、损失函数、网络结构等技术细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DCR框架在文档基础摘要任务上显著优于现有的端到端改进方法。DCR能够有效地提高生成摘要的事实一致性，并且不同能力的模型都受益于使用DCR进行改进。DCR也优于当前未针对事实性评论进行微调的训练模型。具体的性能提升数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要提高LLM生成文本事实一致性的场景，例如文档摘要、问答系统、对话生成等。通过提供细粒度的反馈，可以帮助LLM生成更准确、更可靠的文本，从而提高用户体验和应用价值。未来，该方法还可以扩展到其他类型的文本生成任务，例如机器翻译、代码生成等。

📄 摘要（原文）

Recent work has explored the capability of large language models (LLMs) to identify and correct errors in LLM-generated responses. These refinement approaches frequently evaluate what sizes of models are able to do refinement for what problems, but less attention is paid to what effective feedback for refinement looks like. In this work, we propose looking at refinement with feedback as a composition of three distinct LLM competencies: (1) detection of bad generations; (2) fine-grained natural language critique generation; (3) refining with fine-grained feedback. The first step can be implemented with a high-performing discriminative model and steps 2 and 3 can be implemented either via prompted or fine-tuned LLMs. A key property of the proposed Detect, Critique, Refine ("DCR") method is that the step 2 critique model can give fine-grained feedback about errors, made possible by offloading the discrimination to a separate model in step 1. We show that models of different capabilities benefit from refining with DCR on the task of improving factual consistency of document grounded summaries. Overall, DCR consistently outperforms existing end-to-end refinement approaches and current trained models not fine-tuned for factuality critiquing.