InstructAV: Instruction Fine-tuning Large Language Models for Authorship Verification

📄 arXiv: 2407.12882v1 📥 PDF

作者: Yujia Hu, Zhiqiang Hu, Chun-Wei Seah, Roy Ka-Wei Lee

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-07-16

💡 一句话要点

InstructAV：指令微调大型语言模型用于作者身份验证

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

关键词: 作者身份验证 大型语言模型 指令微调 参数高效微调 可解释性 自然语言处理 文本分类

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在作者身份验证任务中表现出局限性，难以准确判断文本是否出自同一作者。
  2. InstructAV利用指令微调和参数高效微调，使LLM在进行作者身份验证的同时提供可解释的决策依据。
  3. 实验结果表明，InstructAV在作者身份验证任务上达到了最先进的性能，并提高了结果的可解释性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理任务中表现出卓越的能力。然而，在作者身份验证（AV）任务中，即确定两个给定的文本是否出自同一作者，即使是像ChatGPT这样的先进模型也表现出明显的局限性。本文介绍了一种名为InstructAV的作者身份验证新方法。该方法利用LLMs结合参数高效微调（PEFT）方法，以同时提高准确性和可解释性。InstructAV的独特之处在于它能够将分类决策与透明且易于理解的解释对齐，代表了作者身份验证领域的重大进展。通过在各种数据集上进行的全面实验，InstructAV展示了其在AV任务上的最先进性能，提供高分类准确性以及增强的解释可靠性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决作者身份验证（AV）问题，即判断两段文本是否由同一作者撰写。现有方法，即使是强大的LLM，在AV任务中表现不佳，且缺乏可解释性，难以理解模型做出判断的原因。

核心思路：InstructAV的核心思路是利用指令微调（Instruction Fine-tuning）来引导LLM学习如何进行作者身份验证，并同时生成解释。通过精心设计的指令，模型不仅可以进行分类，还能提供支持其决策的理由，从而提高可解释性。参数高效微调（PEFT）则用于在保持LLM性能的同时，减少训练所需的计算资源。

技术框架：InstructAV的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据准备：构建包含文本对和作者身份标签的数据集，并为每个样本设计相应的指令，要求模型进行分类并给出解释。2) 模型微调：使用PEFT方法在预训练的LLM上进行指令微调，使模型能够理解指令并生成相应的输出。3) 模型评估：使用标准指标（如准确率）评估模型在AV任务上的性能，并评估生成解释的质量。

关键创新：InstructAV的关键创新在于将指令微调应用于作者身份验证任务，并同时优化模型的准确性和可解释性。与传统方法相比，InstructAV不仅可以进行分类，还能提供可信的解释，从而增强了用户对模型决策的信任。

关键设计：InstructAV的关键设计包括：1) 指令的设计：指令需要清晰明确，能够引导模型进行分类并给出解释。2) PEFT方法的选择：选择合适的PEFT方法可以在保持性能的同时，减少计算资源消耗。3) 损失函数的设计：损失函数需要同时考虑分类准确率和解释的质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

InstructAV在多个作者身份验证数据集上取得了最先进的性能。实验结果表明，InstructAV不仅提高了分类准确率，还显著提升了解释的可靠性。具体性能数据和与基线方法的对比结果在论文中有详细展示，证明了InstructAV的有效性。

🎯 应用场景

InstructAV可应用于版权保护、学术诚信检测、网络安全等领域。例如，可以用于检测论文是否存在抄袭行为，识别恶意评论的作者，或者验证用户身份。该研究的未来影响在于提高AI系统的可解释性和可信度，促进人与AI的协作。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable proficiency in a wide range of NLP tasks. However, when it comes to authorship verification (AV) tasks, which involve determining whether two given texts share the same authorship, even advanced models like ChatGPT exhibit notable limitations. This paper introduces a novel approach, termed InstructAV, for authorship verification. This approach utilizes LLMs in conjunction with a parameter-efficient fine-tuning (PEFT) method to simultaneously improve accuracy and explainability. The distinctiveness of InstructAV lies in its ability to align classification decisions with transparent and understandable explanations, representing a significant progression in the field of authorship verification. Through comprehensive experiments conducted across various datasets, InstructAV demonstrates its state-of-the-art performance on the AV task, offering high classification accuracy coupled with enhanced explanation reliability.