Know Your Limits: A Survey of Abstention in Large Language Models
作者: Bingbing Wen, Jihan Yao, Shangbin Feng, Chenjun Xu, Yulia Tsvetkov, Bill Howe, Lucy Lu Wang
分类: cs.CL
发布日期: 2024-07-25 (更新: 2025-02-12)
备注: TACL 2024
💡 一句话要点
大型语言模型拒答（Abstention）综述：应对幻觉与提升安全性的新视角
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 拒答 幻觉 安全性 综述
📋 核心要点
- 现有大型语言模型容易产生幻觉和不安全内容，拒答机制旨在让模型在不确定时拒绝回答，从而提高可靠性。
- 该综述从查询、模型和人类价值观三个维度构建拒答框架，系统性地分析了现有拒答方法。
- 文章总结了现有拒答方法、基准和评估指标的优缺点，并指出了未来研究方向，例如跨任务拒答能力。
📝 摘要（中文）
拒答，即大型语言模型（LLMs）拒绝提供答案，其在缓解幻觉和增强LLM系统安全性方面的潜力日益受到重视。本综述提出了一个框架，从查询、模型和人类价值观三个角度来考察拒答。我们利用此框架组织了关于拒答方法、基准和评估指标的文献，并讨论了先前工作的优点和局限性。我们进一步识别并提出了未来研究的领域，例如拒答是否可以作为一种超越特定任务或领域的元能力来实现，以及在特定上下文中优化拒答能力的机会。通过这样做，我们旨在扩大拒答方法在人工智能系统中的范围和影响。
🔬 方法详解
问题定义：大型语言模型在开放域任务中容易产生幻觉，输出不准确甚至有害的信息。现有的拒答方法往往针对特定任务设计，缺乏通用性和可解释性，难以有效应对复杂和未知的查询。此外，如何评估拒答的有效性，以及如何平衡拒答率和回答质量，也是亟待解决的问题。
核心思路：该综述的核心思路是构建一个统一的框架，从查询、模型和人类价值观三个角度来系统性地分析和理解拒答问题。通过这个框架，可以更好地组织和比较现有的拒答方法，识别其优缺点，并为未来的研究提供指导。这种多维度的视角有助于更全面地理解拒答的本质，并设计更有效的拒答策略。
技术框架：该综述并没有提出新的技术框架，而是对现有文献进行梳理和分类。其框架主要包含三个维度：1) 查询：分析不同类型的查询对拒答的影响，例如模糊查询、对抗性查询等；2) 模型：考察不同模型的拒答能力，以及模型的不确定性估计方法；3) 人类价值观：考虑拒答对社会公平、伦理道德等方面的影响。基于此框架，作者对现有的拒答方法、基准和评估指标进行了分类和总结。
关键创新：该综述的创新之处在于提出了一个多维度的拒答框架，将查询、模型和人类价值观纳入考量。这种框架性的视角有助于更全面地理解拒答问题，并为未来的研究提供更广阔的思路。此外，该综述还指出了现有研究的局限性，并提出了未来研究的方向，例如跨任务拒答能力、拒答的可解释性等。
关键设计：该综述本身并非一个技术实现，因此没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。其关键在于框架的设计，即从查询、模型和人类价值观三个维度来分析拒答问题。在查询维度，需要考虑不同类型的查询对拒答的影响；在模型维度，需要考察模型的不确定性估计方法；在人类价值观维度，需要考虑拒答对社会公平、伦理道德等方面的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述系统性地总结了现有拒答方法，并从查询、模型和人类价值观三个维度构建了分析框架。文章指出了现有研究的局限性，例如缺乏跨任务拒答能力和可解释性，并提出了未来研究方向。虽然没有提供具体的性能数据，但其框架性的分析和对未来方向的展望，为该领域的研究提供了重要的指导。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要大型语言模型提供服务的场景，例如智能客服、搜索引擎、内容生成等。通过提高模型的拒答能力，可以减少幻觉和不安全内容的产生，提高系统的可靠性和安全性。未来，该研究有望推动开发更智能、更负责任的人工智能系统。
📄 摘要（原文）
Abstention, the refusal of large language models (LLMs) to provide an answer, is increasingly recognized for its potential to mitigate hallucinations and enhance safety in LLM systems. In this survey, we introduce a framework to examine abstention from three perspectives: the query, the model, and human values. We organize the literature on abstention methods, benchmarks, and evaluation metrics using this framework, and discuss merits and limitations of prior work. We further identify and motivate areas for future research, such as whether abstention can be achieved as a meta-capability that transcends specific tasks or domains, and opportunities to optimize abstention abilities in specific contexts. In doing so, we aim to broaden the scope and impact of abstention methodologies in AI systems.