MindScope: Exploring cognitive biases in large language models through Multi-Agent Systems

📄 arXiv: 2410.04452v1 📥 PDF

作者: Zhentao Xie, Jiabao Zhao, Yilei Wang, Jinxin Shi, Yanhong Bai, Xingjiao Wu, Liang He

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-06

备注: 8 pages,7 figures,Our paper has been accepted for presentation at the 2024 European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2024)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MindScope数据集和多智能体检测方法，用于探索大语言模型中的认知偏差

🎯 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: 认知偏差检测 大型语言模型 多智能体系统 检索增强生成 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有检测语言模型认知偏差的方法存在检测能力不完整和可检测偏差类型受限的问题。
  2. 论文提出MindScope数据集和多智能体检测方法，旨在更全面、准确地检测大语言模型中的认知偏差。
  3. 实验结果表明，该方法在检测准确率方面相比GPT-4有显著提升，最高可达35.10%。

📝 摘要（中文）

本文旨在检测大语言模型(LLMs)中存在的认知偏差。针对现有方法检测能力不完整、可检测偏差类型受限的问题，作者提出了“MindScope”数据集，该数据集独特地整合了静态和动态元素。静态部分包含5170个开放式问题，涵盖72个认知偏差类别。动态部分利用基于规则的多智能体通信框架，促进多轮对话的生成，该框架灵活且易于适应各种涉及LLM的心理学实验。此外，作者还提出了一种适用于广泛检测任务的多智能体检测方法，该方法集成了检索增强生成(RAG)、竞争性辩论和基于强化学习的决策模块。实验表明，该方法具有显著的有效性，与GPT-4相比，检测准确率提高了35.10%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有方法在检测大型语言模型（LLMs）中的认知偏差时存在的局限性。现有方法通常检测能力不完整，且可检测的偏差类型范围有限，无法全面评估LLMs的认知偏差。

核心思路：论文的核心思路是构建一个包含静态和动态元素的数据集，并结合多智能体系统，模拟真实世界中的认知偏差产生过程。通过多智能体之间的交互和辩论，激发LLMs的认知偏差，并利用检索增强生成（RAG）和强化学习来提高检测的准确性。

技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) MindScope数据集，包含静态的开放式问题和动态的多智能体对话；2) 多智能体通信框架，基于规则驱动，用于生成多轮对话；3) 多智能体检测方法，集成了RAG、竞争性辩论和强化学习决策模块。RAG用于检索相关知识，竞争性辩论用于激发认知偏差，强化学习决策模块用于选择最佳的检测策略。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了MindScope数据集，该数据集同时包含静态和动态元素，更全面地覆盖了各种认知偏差；2) 提出了多智能体检测方法，该方法能够模拟真实世界中的认知偏差产生过程，并利用RAG和强化学习来提高检测的准确性。

关键设计：多智能体通信框架采用基于规则的设计，可以灵活地定义不同智能体的角色和行为。强化学习决策模块使用策略梯度算法进行训练，目标是最大化检测准确率。RAG模块使用预训练的检索模型，用于检索与问题相关的知识。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的多智能体检测方法在MindScope数据集上取得了显著的性能提升，与GPT-4相比，检测准确率提高了高达35.10%。这表明该方法能够更有效地检测大型语言模型中的认知偏差。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进大型语言模型的安全性和可靠性，降低模型在实际应用中产生偏见和歧视的风险。此外，该方法还可以用于研究人类认知偏差的形成机制，为心理学研究提供新的工具和视角。

📄 摘要（原文）

Detecting cognitive biases in large language models (LLMs) is a fascinating task that aims to probe the existing cognitive biases within these models. Current methods for detecting cognitive biases in language models generally suffer from incomplete detection capabilities and a restricted range of detectable bias types. To address this issue, we introduced the 'MindScope' dataset, which distinctively integrates static and dynamic elements. The static component comprises 5,170 open-ended questions spanning 72 cognitive bias categories. The dynamic component leverages a rule-based, multi-agent communication framework to facilitate the generation of multi-round dialogues. This framework is flexible and readily adaptable for various psychological experiments involving LLMs. In addition, we introduce a multi-agent detection method applicable to a wide range of detection tasks, which integrates Retrieval-Augmented Generation (RAG), competitive debate, and a reinforcement learning-based decision module. Demonstrating substantial effectiveness, this method has shown to improve detection accuracy by as much as 35.10% compared to GPT-4. Codes and appendix are available at https://github.com/2279072142/MindScope.