Knowledge-based Consistency Testing of Large Language Models

📄 arXiv: 2407.12830v3 📥 PDF

作者: Sai Sathiesh Rajan, Ezekiel Soremekun, Sudipta Chattopadhyay

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-07-03 (更新: 2025-08-14)

备注: 12 pages, 4 figures, 8 tables, Accepted at EMNLP 2024 Findings

💡 一句话要点

KonTest：基于知识图谱的大语言模型一致性测试框架

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

关键词: 大语言模型 知识图谱 一致性测试 自动化测试 知识差距 模型集成 语义等价

📋 核心要点

  1. 现有LLM在知识的掌握和运用上存在不一致性与知识盲区，缺乏有效的自动化测试方法。
  2. KonTest利用知识图谱构建测试用例，通过语义等价查询和预言机制检测LLM的知识一致性。
  3. 实验表明KonTest能有效发现LLM的知识缺陷，并可通过模型集成显著降低知识差距。

📝 摘要（中文）

本文系统性地揭示并衡量了大语言模型（LLM）的不一致性和知识差距。具体而言，我们提出了一个名为KonTest的自动化测试框架，该框架利用知识图谱来构建测试用例。KonTest通过语义等价查询和测试预言（变形或本体预言）来探测和测量LLM在世界知识方面的不一致性。KonTest还通过加权LLM模型集成来缓解知识差距。使用四个最先进的LLM（Falcon、Gemini、GPT3.5和Llama2），我们表明KonTest生成了19.2%的错误诱导输入（从9979个测试输入中产生1917个错误）。它还揭示了所有被测LLM中存在16.5%的知识差距。一种基于KonTest测试套件的缓解方法将LLM知识差距降低了32.48%。我们的消融研究进一步表明，GPT3.5不适合基于知识的一致性测试，因为它在知识构建方面的有效性仅为60%-68%。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型（LLM）虽然在各种任务上表现出色，但其内在知识的一致性和完整性仍然是一个挑战。现有的测试方法往往依赖人工标注或特定领域的数据集，难以全面评估LLM在通用知识方面的表现。因此，如何系统性地检测和量化LLM的知识不一致性和知识差距是一个亟待解决的问题。

核心思路：KonTest的核心思路是利用知识图谱作为知识来源，自动生成测试用例，并通过语义等价查询和预言机制来验证LLM的回答是否一致。通过比较LLM对语义等价问题的回答，可以发现其内在知识的不一致性。同时，通过预言机制，可以判断LLM的回答是否符合已知的世界知识，从而发现其知识差距。

技术框架：KonTest的整体框架包括以下几个主要模块：1) 知识图谱选择：选择合适的知识图谱作为知识来源。2) 测试用例生成：基于知识图谱中的实体和关系，生成语义等价的查询语句。3) LLM查询：将生成的查询语句输入到待测LLM中，获取LLM的回答。4) 预言机制：使用变形预言或本体预言来判断LLM回答的一致性和正确性。5) 错误分析：对LLM的错误回答进行分析，识别知识不一致性和知识差距的类型。6) 知识差距缓解：通过加权LLM模型集成来缓解知识差距。

关键创新：KonTest的关键创新在于其自动化测试框架，该框架能够自动生成测试用例并评估LLM的知识一致性和完整性。与传统的测试方法相比，KonTest无需人工标注，可以大规模地测试LLM的知识，并发现潜在的知识缺陷。此外，KonTest还提出了一种基于加权模型集成的知识差距缓解方法，能够有效提高LLM的知识水平。

关键设计：KonTest的关键设计包括：1) 语义等价查询的生成方法：如何生成既能覆盖知识图谱中的知识，又能保证语义等价的查询语句。2) 预言机制的选择：如何选择合适的预言机制来判断LLM回答的一致性和正确性。3) 加权模型集成的权重设置：如何根据LLM在不同知识领域的表现来设置权重，以实现最佳的知识差距缓解效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

KonTest在四个最先进的LLM（Falcon、Gemini、GPT3.5和Llama2）上进行了评估，结果表明KonTest能够生成19.2%的错误诱导输入，并揭示了所有被测LLM中存在16.5%的知识差距。通过KonTest提供的测试套件进行缓解，可以将LLM的知识差距降低32.48%。

🎯 应用场景

KonTest可应用于评估和提升大语言模型在知识密集型任务中的表现，例如问答系统、知识图谱推理、信息检索等。通过系统性地测试和缓解LLM的知识缺陷，可以提高其在实际应用中的可靠性和准确性，并为LLM的持续改进提供指导。

📄 摘要（原文）

In this work, we systematically expose and measure the inconsistency and knowledge gaps of Large Language Models (LLMs). Specifically, we propose an automated testing framework (called KonTest) which leverages a knowledge graph to construct test cases. KonTest probes and measures the inconsistencies in the LLM's knowledge of the world via a combination of semantically-equivalent queries and test oracles (metamorphic or ontological oracle). KonTest further mitigates knowledge gaps via a weighted LLM model ensemble. Using four state-of-the-art LLMs (Falcon, Gemini, GPT3.5, and Llama2), we show that KonTest generates 19.2% error inducing inputs (1917 errors from 9979 test inputs). It also reveals a 16.5% knowledge gap across all tested LLMs. A mitigation method informed by KonTest's test suite reduces LLM knowledge gap by 32.48%. Our ablation study further shows that GPT3.5 is not suitable for knowledge-based consistency testing because it is only 60%-68% effective in knowledge construction.