Enhancing Robustness in Large Language Models: Prompting for Mitigating the Impact of Irrelevant Information

📄 arXiv: 2408.10615v2 📥 PDF

作者: Ming Jiang, Tingting Huang, Biao Guo, Yao Lu, Feng Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-08-20 (更新: 2025-05-23)

💡 一句话要点

提出ATF方法，提升大语言模型在含无关信息问题中的鲁棒性

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

关键词: 大型语言模型 鲁棒性 无关信息 提示工程 小学数学问题

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在复杂推理任务中表现出色，但容易受到无关信息的干扰，导致推理能力下降。
  2. 论文提出ATF方法，通过分析和过滤无关信息，提升LLMs识别和减轻无关信息影响的能力。
  3. 实验结果表明，ATF方法显著提高了LLMs在包含无关信息的GSMIR数据集上的推理性能。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）因其在复杂推理任务中的卓越性能而备受关注。然而，最近的研究表明，即使使用先进的提示技术，当问题描述包含无关信息时，LLMs的推理能力也会显著下降。为了进一步研究这个问题，本文构建了一个包含无关信息的小学数学问题数据集GSMIR。在该数据集上测试主流LLMs和提示技术后发现，虽然LLMs可以识别无关信息，但一旦识别出来，它们并不能有效地减轻其造成的干扰。为了解决这个缺点，本文提出了一种新的自动构建方法ATF，该方法增强了LLMs识别和自我减轻无关信息影响的能力。实验结果表明，ATF方法显著提高了LLMs和提示技术在GSMIR数据集上存在无关信息时的推理性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在处理包含无关信息的问题时，推理能力显著下降的问题。现有的LLMs和提示技术虽然能够识别无关信息，但无法有效减轻这些信息对推理过程的干扰，导致性能下降。

核心思路：论文的核心思路是通过自动分析和过滤无关信息，增强LLMs识别和自我减轻无关信息影响的能力。ATF方法旨在使LLMs在推理前能够有效地“清理”输入，从而提高推理的准确性和鲁棒性。

技术框架：ATF方法包含两个主要步骤：首先，分析无关信息（Analysis of Irrelevant Information）；然后，过滤无关信息（Filtering of Irrelevant Information）。具体流程是，首先让LLM分析输入文本，识别并提取其中的无关信息。然后，利用提取的无关信息，指导LLM生成一个过滤后的、更简洁的问题描述，最后基于过滤后的问题描述进行推理。

关键创新：ATF方法的关键创新在于其自动化的无关信息分析和过滤流程。与手动设计的提示或规则相比，ATF方法能够自适应地处理不同类型的无关信息，并根据具体问题生成定制化的过滤策略。这种自动化和自适应性使得ATF方法能够更有效地提升LLMs的鲁棒性。

关键设计：ATF方法的关键设计在于如何有效地引导LLM进行无关信息分析和过滤。具体实现细节未知，但可以推测可能使用了特定的提示工程技巧，例如使用特定的指令或示例，来指导LLM识别和提取无关信息。此外，如何设计损失函数或奖励机制，以鼓励LLM生成更简洁、更准确的过滤后的问题描述，也是一个关键的设计考虑。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ATF方法显著提高了LLMs在GSMIR数据集上的推理性能。具体的性能数据和提升幅度未知，但摘要中明确指出ATF方法能够有效改善LLMs在存在无关信息时的推理能力，证明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要处理复杂信息并进行推理的场景，例如智能客服、金融分析、医疗诊断等。通过提升LLMs在存在干扰信息时的鲁棒性，可以提高这些应用在实际场景中的可靠性和准确性。未来，该方法可以进一步扩展到处理其他类型的噪声信息，例如歧义性或错误信息。

📄 摘要（原文）

In recent years, Large language models (LLMs) have garnered significant attention due to their superior performance in complex reasoning tasks. However, recent studies may diminish their reasoning capabilities markedly when problem descriptions contain irrelevant information, even with the use of advanced prompting techniques. To further investigate this issue, a dataset of primary school mathematics problems containing irrelevant information, named GSMIR, was constructed. Testing prominent LLMs and prompting techniques on this dataset revealed that while LLMs can identify irrelevant information, they do not effectively mitigate the interference it causes once identified. A novel automatic construction method, ATF, which enhances the ability of LLMs to identify and self-mitigate the influence of irrelevant information, is proposed to address this shortcoming. This method operates in two steps: first, analysis of irrelevant information, followed by its filtering. The ATF method, as demonstrated by experimental results, significantly improves the reasoning performance of LLMs and prompting techniques, even in the presence of irrelevant information on the GSMIR dataset.