Are LLMs Good Zero-Shot Fallacy Classifiers?

📄 arXiv: 2410.15050v1 📥 PDF

作者: Fengjun Pan, Xiaobao Wu, Zongrui Li, Anh Tuan Luu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-19

备注: Accepted to EMNLP2024 main conference

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

利用大型语言模型实现零样本谬误分类，提升谬误检测能力。

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

关键词: 谬误分类 大型语言模型 零样本学习 提示工程 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有谬误分类器依赖大量标注数据，泛化能力不足，难以应对实际场景。
  2. 提出利用大型语言模型（LLMs）的知识和推理能力，通过设计不同的提示方案实现零样本谬误分类。
  3. 实验表明，LLMs在零样本谬误分类上表现出潜力，尤其在域外推理和开放域任务中优于传统方法。

📝 摘要（中文）

谬误是推理存在缺陷的论证。检测和分类谬误是自然语言处理中一项关键任务，旨在防止错误信息、操纵性声明和有偏见的决策。然而，现有的谬误分类器受限于需要充足的标注数据进行训练，这阻碍了它们的域外泛化能力。本文着重于利用大型语言模型（LLMs）进行零样本谬误分类。为了激发LLMs与谬误相关的知识和推理能力，我们提出了多样化的单轮和多轮提示方案，应用了不同的任务特定指令，如提取、总结和思维链推理。通过在基准数据集上进行的综合实验，我们表明LLMs可能成为潜在的零样本谬误分类器。一般来说，与最佳全样本基线相比，单轮提示方案下的LLMs已经取得了可接受的零样本性能，并且可以在所有域外推理场景和一些开放域任务中超越它们。我们新颖的多轮提示方案可以有效地带来更多改进，特别是对于小型LLMs。我们的分析进一步强调了零样本谬误分类的未来研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决谬误分类问题，即识别并分类论证中存在的逻辑谬误。现有谬误分类器需要大量标注数据进行训练，这限制了它们在实际应用中的泛化能力，尤其是在面对新的、未见过的谬误类型或论证风格时表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）中蕴含的丰富知识和强大的推理能力，通过巧妙设计的提示（Prompting）方法，引导LLMs在无需任何训练数据的情况下，直接进行谬误分类。这种零样本学习方式可以有效克服传统方法对标注数据的依赖，提高模型的泛化能力。

技术框架：论文主要采用两种提示方案：单轮提示和多轮提示。单轮提示直接向LLM输入包含论证文本和分类指令的提示，让LLM直接给出谬误类型。多轮提示则采用更复杂的交互方式，例如先让LLM提取论证的关键信息，然后进行总结，最后再进行谬误分类，或者采用思维链（Chain-of-Thought）推理，逐步引导LLM进行推理。

关键创新：论文的关键创新在于探索了多种不同的提示策略，以激发LLMs在零样本场景下的谬误分类能力。通过对比不同提示策略的效果，论文揭示了哪些提示方式能够更好地利用LLMs的知识和推理能力，从而提高谬误分类的准确率。此外，多轮提示策略的引入，尤其是思维链推理，能够显著提升小型LLMs的性能。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 多样化的单轮提示模板，例如直接分类、提取关键信息后分类等；2) 多轮提示策略，包括提取-总结-分类、思维链推理等；3) 针对不同大小的LLMs，选择合适的提示策略，例如小型LLMs更适合多轮提示。论文没有涉及具体的损失函数或网络结构设计，因为其核心在于提示工程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在零样本谬误分类任务中，单轮提示下的LLMs已经可以达到与全样本基线相当的性能，并且在域外推理和开放域任务中超越了它们。更重要的是，多轮提示策略，特别是思维链推理，能够显著提升小型LLMs的性能，使其在一些任务上甚至可以媲美大型LLMs。这表明通过有效的提示工程，可以充分挖掘LLMs的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化内容审核、虚假信息检测、舆情分析等领域。通过自动识别和分类谬误，可以帮助人们更好地识别和抵制虚假信息、操纵性宣传和有偏见的观点，从而提高信息素养和决策质量。未来，该技术有望集成到各种信息平台和应用中，为用户提供更可靠的信息服务。

📄 摘要（原文）

Fallacies are defective arguments with faulty reasoning. Detecting and classifying them is a crucial NLP task to prevent misinformation, manipulative claims, and biased decisions. However, existing fallacy classifiers are limited by the requirement for sufficient labeled data for training, which hinders their out-of-distribution (OOD) generalization abilities. In this paper, we focus on leveraging Large Language Models (LLMs) for zero-shot fallacy classification. To elicit fallacy-related knowledge and reasoning abilities of LLMs, we propose diverse single-round and multi-round prompting schemes, applying different task-specific instructions such as extraction, summarization, and Chain-of-Thought reasoning. With comprehensive experiments on benchmark datasets, we suggest that LLMs could be potential zero-shot fallacy classifiers. In general, LLMs under single-round prompting schemes have achieved acceptable zero-shot performances compared to the best full-shot baselines and can outperform them in all OOD inference scenarios and some open-domain tasks. Our novel multi-round prompting schemes can effectively bring about more improvements, especially for small LLMs. Our analysis further underlines the future research on zero-shot fallacy classification. Codes and data are available at: https://github.com/panFJCharlotte98/Fallacy_Detection.