How Reliable are LLMs as Knowledge Bases? Re-thinking Facutality and Consistency

📄 arXiv: 2407.13578v2 📥 PDF

作者: Danna Zheng, Mirella Lapata, Jeff Z. Pan

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-07-18 (更新: 2024-12-16)

💡 一句话要点

重新评估LLM作为知识库的可靠性，关注事实性和一致性

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

关键词: 大型语言模型 知识库 事实性 一致性 评估指标 未见知识 问答系统

📋 核心要点

  1. 现有评估方法侧重于知识保留，忽略了事实性和一致性等关键因素，无法全面评估LLM作为知识库的可靠性。
  2. 提出UnseenQA数据集，用于评估LLM在未见知识上的表现，并设计了新的指标来量化事实性和一致性。
  3. 实验结果表明，LLM在事实性和一致性方面存在挑战，凸显了更全面评估LLM作为知识库的必要性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）越来越多地被探索作为知识库（KB），然而，目前的评估方法过于狭隘地关注知识保留，忽略了可靠性能的其他关键标准。本文重新思考了评估LLM作为KB使用的可靠性的要求，并强调了两个基本因素：事实性，确保对已见和未见知识的准确响应；一致性，保持对相同知识问题的稳定答案。我们引入了UnseenQA，一个旨在评估LLM在未见知识上的性能的数据集，并提出了新的标准和指标来量化事实性和一致性，从而得出一个最终的可靠性评分。我们对26个LLM的实验揭示了它们作为KB使用方面的若干挑战，强调了需要更原则性和全面的评估。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在评估大型语言模型（LLM）作为知识库（KB）时，主要关注模型对已见知识的记忆能力，而忽略了模型在处理未见知识时的准确性（事实性）以及对同一问题的回答是否稳定一致（一致性）。这种片面的评估方式无法真实反映LLM作为KB的可靠程度。

核心思路：本文的核心思路是重新定义LLM作为KB的评估标准，将事实性和一致性纳入评估体系。通过构建新的数据集UnseenQA，专门测试LLM对未见知识的掌握程度，并设计相应的指标来量化事实性和一致性，从而更全面地评估LLM作为KB的可靠性。

技术框架：该研究的技术框架主要包含以下几个部分：1)构建UnseenQA数据集，该数据集包含关于未见知识的问题；2)定义事实性指标，用于衡量LLM回答的准确性；3)定义一致性指标，用于衡量LLM对同一问题的回答是否稳定；4)使用UnseenQA数据集和定义的指标，对多个LLM进行评估，并计算最终的可靠性评分。

关键创新：该研究的关键创新在于：1)提出了事实性和一致性作为评估LLM作为KB的重要标准；2)构建了UnseenQA数据集，专门用于评估LLM对未见知识的掌握程度；3)设计了新的指标来量化事实性和一致性，从而更全面地评估LLM作为KB的可靠性。与现有方法相比，该研究更关注LLM在实际应用中的表现，而不仅仅是知识记忆能力。

关键设计：UnseenQA数据集的构建方式未知，但可以推测其设计目标是覆盖广泛的知识领域，并包含多种类型的问题。事实性指标的设计可能基于LLM回答与真实答案的匹配程度，例如使用信息检索或文本相似度等技术。一致性指标的设计可能基于LLM对同一问题的多次回答之间的相似度，例如使用编辑距离或语义相似度等技术。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究对26个LLM进行了评估，结果表明LLM在事实性和一致性方面存在显著差异，并且在处理未见知识时表现较差。这些发现强调了现有LLM作为知识库的局限性，并为未来的研究方向提供了指导。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提供，需要查阅原文。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进LLM在知识密集型任务中的表现，例如问答系统、知识图谱构建、智能客服等。通过更全面地评估LLM的事实性和一致性，可以提高LLM在这些应用中的可靠性和准确性，从而提升用户体验和决策质量。未来的研究可以进一步探索如何提高LLM在未见知识上的表现，以及如何保证LLM回答的一致性。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are increasingly explored as knowledge bases (KBs), yet current evaluation methods focus too narrowly on knowledge retention, overlooking other crucial criteria for reliable performance. In this work, we rethink the requirements for evaluating reliable LLM-as-KB usage and highlight two essential factors: factuality, ensuring accurate responses to seen and unseen knowledge, and consistency, maintaining stable answers to questions about the same knowledge. We introduce UnseenQA, a dataset designed to assess LLM performance on unseen knowledge, and propose new criteria and metrics to quantify factuality and consistency, leading to a final reliability score. Our experiments on 26 LLMs reveal several challenges regarding their use as KBs, underscoring the need for more principled and comprehensive evaluation.