Towards Building a Robust Knowledge Intensive Question Answering Model with Large Language Models

📄 arXiv: 2409.05385v3 📥 PDF

作者: Xingyun Hong, Yan Shao, Zhilin Wang, Manni Duan, Jin Xiongnan

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-09-09 (更新: 2024-09-18)

备注: This paper has been accepted by NLPCC-2024

💡 一句话要点

提出数据增强与对比学习方法，增强LLM在知识密集型问答中对噪声的鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识密集型问答 大型语言模型 鲁棒性 数据增强 对比学习 噪声抵抗 信息辨别

📋 核心要点

  1. 现有知识密集型问答模型易受检索噪声干扰，导致性能下降，缺乏鲁棒性。
  2. 提出基于数据增强的微调方法和对比学习，提升模型对噪声的抵抗能力和信息辨别能力。
  3. 实验结果表明，该方法能有效提高模型在噪声环境下的问答准确率和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的发展极大地提升了问答的智能性和流畅性，而检索增强的出现使得模型能够更好地利用外部信息。然而，检索信息中存在的噪声和错误对LLM的鲁棒性提出了挑战。为了评估模型在多种干扰下的性能，我们首先构建了一个基于机器阅读理解数据集的数据集，模拟了各种场景，包括关键信息缺失、噪声和冲突。为了解决噪声外部信息导致的模型准确率下降问题，我们提出了一种基于数据增强的微调方法，以增强LLM对噪声的鲁棒性。此外，采用对比学习方法来保持模型对外部信息的辨别能力。我们对现有LLM和我们的方法进行了实验，结果由GPT-4评估，表明我们提出的方法提高了模型的鲁棒性，同时加强了模型的辨别能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决知识密集型问答系统中，大型语言模型（LLM）因检索到的外部信息包含噪声或错误而导致的性能下降问题。现有方法在处理这些噪声信息时，鲁棒性不足，容易受到干扰，从而影响问答的准确性。

核心思路：论文的核心思路是通过数据增强和对比学习来提升LLM对噪声信息的抵抗能力和辨别能力。数据增强旨在通过构造包含噪声的训练样本，使模型学习如何在噪声环境中保持性能。对比学习则用于区分有用信息和噪声信息，增强模型对信息的辨别能力。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 构建包含噪声的数据集，模拟实际应用中可能遇到的各种干扰情况，如关键信息缺失、噪声和冲突信息。2) 使用数据增强技术，生成更多包含噪声的训练样本。3) 利用这些增强的数据集对LLM进行微调，使其学习如何在噪声环境中进行问答。4) 引入对比学习，训练模型区分有用信息和噪声信息。

关键创新：论文的关键创新在于结合数据增强和对比学习，共同提升LLM在知识密集型问答中的鲁棒性。数据增强侧重于提升模型对噪声的容忍度，而对比学习则侧重于提升模型对信息的辨别能力。这种结合使得模型既能抵抗噪声的干扰，又能准确地利用外部信息。

关键设计：数据增强的具体方法未知，但可以推测包括随机替换、删除或插入词语等操作。对比学习的具体实现方式未知，但可能涉及到构建正负样本对，并使用对比损失函数进行训练。损失函数的设计目标是使模型能够更好地区分有用信息和噪声信息。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过GPT-4评估了所提出的方法，实验结果表明，该方法能够有效提高模型在噪声环境下的问答准确率和鲁棒性。具体性能数据和提升幅度未知，但结果表明该方法在增强模型鲁棒性的同时，也加强了模型对外部信息的辨别能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种知识密集型问答系统，例如智能客服、搜索引擎、智能助手等。通过提高模型对噪声信息的鲁棒性，可以提升用户体验，减少错误回答，并增强系统的可靠性。未来，该方法可以扩展到其他自然语言处理任务中，例如文本摘要、机器翻译等。

📄 摘要（原文）

The development of LLMs has greatly enhanced the intelligence and fluency of question answering, while the emergence of retrieval enhancement has enabled models to better utilize external information. However, the presence of noise and errors in retrieved information poses challenges to the robustness of LLMs. In this work, to evaluate the model's performance under multiple interferences, we first construct a dataset based on machine reading comprehension datasets simulating various scenarios, including critical information absence, noise, and conflicts. To address the issue of model accuracy decline caused by noisy external information, we propose a data augmentation-based fine-tuning method to enhance LLM's robustness against noise. Additionally, contrastive learning approach is utilized to preserve the model's discrimination capability of external information. We have conducted experiments on both existing LLMs and our approach, the results are evaluated by GPT-4, which indicates that our proposed methods improve model robustness while strengthening the model's discrimination capability.