Understanding Knowledge Drift in LLMs through Misinformation

📄 arXiv: 2409.07085v1 📥 PDF

作者: Alina Fastowski, Gjergji Kasneci

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-09-11

备注: 13 pages, 3 figures. Accepted at DELTA workshop at KDD 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

研究LLM在虚假信息下的知识漂移现象，揭示其脆弱性并评估不确定性。

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

关键词: 大型语言模型 知识漂移 虚假信息 不确定性评估 对抗性攻击

📋 核心要点

  1. 现有LLM在面对虚假信息时容易产生知识漂移，降低其可靠性，这是一个重要的挑战。
  2. 该研究通过在问答场景中引入虚假信息，分析LLM的事实性和不确定性变化，从而理解知识漂移。
  3. 实验表明，LLM在接触虚假信息后不确定性显著增加，重复接触可能导致模型信念被操纵，知识发生漂移。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）已广泛应用于各个领域，成为数字生态系统的重要组成部分。然而，当这些模型暴露于虚假信息时，其可靠性至关重要。本研究主要分析了最先进的LLM在问答场景中遇到虚假信息时，对事实不准确的敏感性。这种敏感性会导致一种被称为“知识漂移”的现象，严重损害了这些模型的信任度。我们依靠熵、困惑度和Token概率指标来评估模型响应的事实性和不确定性。实验表明，由于暴露于虚假信息，LLM的不确定性可能会增加高达56.6%。同时，重复暴露于相同的虚假信息可以再次降低模型的不确定性（相对于未受污染的提示的答案降低-52.8%），从而可能操纵底层模型的信念，并使其原始知识发生漂移。这些发现为了解LLM的鲁棒性和对抗性输入的脆弱性提供了见解，为开发跨各种领域更可靠的LLM应用铺平了道路。代码可在https://github.com/afastowski/knowledge_drift获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究大型语言模型（LLM）在面对虚假信息时，其知识是否会发生漂移，即模型是否会受到误导并改变其原有的知识。现有方法的痛点在于，缺乏对LLM在虚假信息影响下的脆弱性的系统性评估，以及对知识漂移现象的量化分析。

核心思路：论文的核心思路是通过在问答场景中，向LLM输入包含虚假信息的问题，然后分析模型回答的事实性和不确定性变化。通过量化这些变化，来评估LLM对虚假信息的抵抗能力，并揭示知识漂移的程度。核心在于将知识漂移转化为可量化的指标，如熵、困惑度和Token概率。

技术框架：整体框架包括以下几个阶段：1) 构建包含真实信息和虚假信息的问答数据集；2) 使用LLM回答这些问题；3) 利用熵、困惑度和Token概率等指标，评估模型回答的事实性和不确定性；4) 分析这些指标的变化，从而判断是否发生了知识漂移。主要模块包括数据生成模块、LLM推理模块和评估指标计算模块。

关键创新：最重要的技术创新点在于，将知识漂移这一抽象概念，转化为可量化的指标，从而能够系统性地评估LLM在虚假信息影响下的行为。此外，论文还揭示了重复暴露于虚假信息可能导致模型信念被操纵的现象，这为理解LLM的脆弱性提供了新的视角。与现有方法相比，该研究更侧重于量化分析知识漂移，而非仅仅关注模型性能的下降。

关键设计：论文使用了熵、困惑度和Token概率作为评估指标。熵用于衡量模型输出分布的不确定性，困惑度用于衡量模型预测下一个Token的难度，Token概率则直接反映了模型对特定Token的置信度。通过分析这些指标的变化，可以更全面地了解模型在面对虚假信息时的反应。此外，论文还设计了重复暴露于虚假信息的实验，以模拟模型长期受到误导的情况。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在接触虚假信息后，其不确定性最高可增加56.6%。更重要的是，重复接触相同的虚假信息会导致模型不确定性降低-52.8%（相对于未受污染的提示的答案），这表明模型可能逐渐接受了虚假信息，从而发生了知识漂移。这些数据清晰地展示了LLM在面对虚假信息时的脆弱性，并量化了知识漂移的程度。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM在信息检索、智能客服、内容生成等领域的可靠性。通过了解LLM对虚假信息的脆弱性，可以开发更有效的防御机制，例如对抗训练、知识图谱增强等，从而减少LLM产生错误或误导性信息的风险。这对于构建可信赖的人工智能系统至关重要，尤其是在医疗、金融等高风险领域。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have revolutionized numerous applications, making them an integral part of our digital ecosystem. However, their reliability becomes critical, especially when these models are exposed to misinformation. We primarily analyze the susceptibility of state-of-the-art LLMs to factual inaccuracies when they encounter false information in a QnA scenario, an issue that can lead to a phenomenon we refer to as knowledge drift, which significantly undermines the trustworthiness of these models. We evaluate the factuality and the uncertainty of the models' responses relying on Entropy, Perplexity, and Token Probability metrics. Our experiments reveal that an LLM's uncertainty can increase up to 56.6% when the question is answered incorrectly due to the exposure to false information. At the same time, repeated exposure to the same false information can decrease the models uncertainty again (-52.8% w.r.t. the answers on the untainted prompts), potentially manipulating the underlying model's beliefs and introducing a drift from its original knowledge. These findings provide insights into LLMs' robustness and vulnerability to adversarial inputs, paving the way for developing more reliable LLM applications across various domains. The code is available at https://github.com/afastowski/knowledge_drift.