Measuring the Inconsistency of Large Language Models in Preferential Ranking

📄 arXiv: 2410.08851v1 📥 PDF

作者: Xiutian Zhao, Ke Wang, Wei Peng

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-11

备注: In Proceedings of the 1st Workshop on Towards Knowledgeable Language Models (KnowLLM 2024)

DOI: 10.18653/v1/2024.knowllm-1.14

💡 一句话要点

评估大语言模型在偏好排序中的一致性问题，揭示其内在缺陷

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

关键词: 大语言模型 偏好排序 一致性评估 序理论 位置偏差

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在偏好排序任务中缺乏一致性，存在偏见和幻觉问题，尤其是在决策空间密集或缺乏绝对答案的场景下。
  2. 论文基于序理论形式化定义了一致性标准，包括传递性、非对称性、可逆性和独立于无关替代方案，用于评估LLM的偏好排序能力。
  3. 实验结果表明，现有LLM在偏好排序中未能满足一致性标准，存在显著的位置偏差和传递性问题，易受无关选项干扰。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）最近取得了显著进展，但其偏见和幻觉问题依然存在，并且它们提供一致偏好排序的能力仍未得到充分探索。本研究调查了LLMs提供一致序数偏好的能力，这在具有密集决策空间或缺乏绝对答案的场景中至关重要。我们基于序理论提出了一个一致性的形式化定义，概述了诸如传递性、非对称性、可逆性和独立于无关替代方案等标准。我们对选定的最先进LLMs进行的诊断实验表明，它们无法满足这些标准，表明存在很强的位置偏差和较差的传递性，并且偏好很容易受到无关替代方案的影响。这些发现突出了LLM生成的偏好排序中存在显著的不一致性，强调需要进一步研究以解决这些局限性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在提供一致性偏好排序方面的不足。现有方法未能充分评估LLMs在序数偏好判断中的一致性，尤其是在决策空间密集或缺乏绝对正确答案的情况下，LLMs的偏见和幻觉问题会导致排序结果的不稳定和不可靠。

核心思路：论文的核心思路是基于序理论，形式化地定义偏好排序的一致性标准，并设计诊断实验来评估LLMs是否满足这些标准。通过系统性地测试LLMs的传递性、非对称性、可逆性和独立于无关替代方案等性质，揭示其在偏好排序中的内在缺陷。

技术框架：论文的技术框架主要包括三个部分：1) 定义一致性标准：基于序理论，明确定义了偏好排序应满足的四个关键性质。2) 设计诊断实验：构建了一系列实验场景，用于测试LLMs在不同一致性标准下的表现。这些场景包括涉及多个选项的排序任务，以及引入无关选项的干扰实验。3) 评估LLMs：使用选定的LLMs（具体模型未知）在诊断实验中生成偏好排序，并根据定义的一致性标准进行评估。

关键创新：论文的关键创新在于将序理论引入到LLM偏好排序一致性的评估中，并提出了形式化的评估标准。这使得对LLMs偏好排序能力的评估更加客观和系统化。此外，论文设计的诊断实验能够有效地揭示LLMs在不同一致性标准下的具体缺陷，为改进LLMs的偏好排序能力提供了指导。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 一致性标准的具体定义：例如，传递性要求如果A优于B，B优于C，则A必须优于C。2) 诊断实验的设计：实验场景需要能够有效地测试LLMs在不同一致性标准下的表现，例如，通过引入无关选项来测试LLMs是否满足独立于无关替代方案的性质。3) 评估指标的选择：需要选择合适的指标来量化LLMs在不同一致性标准下的表现，例如，可以使用传递性违反率来衡量LLMs的传递性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有LLM在偏好排序中未能满足一致性标准，存在显著的位置偏差和传递性问题。具体而言，LLM的偏好排序容易受到选项位置的影响，且传递性违反率较高，表明其排序结果不稳定。此外，LLM的偏好排序还容易受到无关选项的干扰，表明其排序结果缺乏鲁棒性。具体的性能数据和对比基线未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要高质量偏好排序的多个领域，例如推荐系统、信息检索、决策支持系统等。通过提高LLM偏好排序的一致性，可以提升用户体验，减少决策偏差，并为更可靠的AI应用奠定基础。未来的研究可以探索如何利用这些发现来改进LLM的训练方法，从而提高其偏好排序能力。

📄 摘要（原文）

Despite large language models' (LLMs) recent advancements, their bias and hallucination issues persist, and their ability to offer consistent preferential rankings remains underexplored. This study investigates the capacity of LLMs to provide consistent ordinal preferences, a crucial aspect in scenarios with dense decision space or lacking absolute answers. We introduce a formalization of consistency based on order theory, outlining criteria such as transitivity, asymmetry, reversibility, and independence from irrelevant alternatives. Our diagnostic experiments on selected state-of-the-art LLMs reveal their inability to meet these criteria, indicating a strong positional bias and poor transitivity, with preferences easily swayed by irrelevant alternatives. These findings highlight a significant inconsistency in LLM-generated preferential rankings, underscoring the need for further research to address these limitations.