Analysing the Residual Stream of Language Models Under Knowledge Conflicts

📄 arXiv: 2410.16090v2 📥 PDF

作者: Yu Zhao, Xiaotang Du, Giwon Hong, Aryo Pradipta Gema, Alessio Devoto, Hongru Wang, Xuanli He, Kam-Fai Wong, Pasquale Minervini

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-21 (更新: 2025-02-09)

备注: Foundation Model Interventions Workshop @ NeurIPS 2024

💡 一句话要点

通过分析LLM残差流，检测知识冲突并预测模型行为

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

关键词: 大型语言模型 知识冲突 残差流 探针技术 知识选择

📋 核心要点

  1. LLM可能面临参数知识与上下文信息冲突的问题，导致模型行为异常。
  2. 通过分析LLM的残差流，可以检测知识冲突信号并预测模型将依赖的知识来源。
  3. 实验表明，残差流能有效反映知识冲突，并预测模型行为，无需修改模型或输入。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的参数中存储了大量的 factual knowledge。然而，这些参数知识可能与上下文中提供的信息相冲突。这种冲突会导致不良的模型行为，例如依赖过时或不正确的信息。本文研究了LLM是否能够识别知识冲突，以及是否可以通过分析LLM的残差流来判断模型将依赖哪种知识来源。通过探针任务，我们发现LLM可以在内部的残差流中注册知识冲突的信号，并且可以通过探测中间模型激活来准确检测到这些信号。这使得我们能够在生成答案之前，在不修改输入或模型参数的情况下检测残差流中的冲突。此外，我们发现当模型依赖上下文知识与参数知识来解决冲突时，残差流显示出显著不同的模式。这种模式可用于估计LLM在发生冲突时的行为，并在生成答案之前防止出现意外答案。我们的分析深入了解了LLM如何在内部管理知识冲突，并为开发控制知识选择过程的方法奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在面对知识冲突时，如何判断模型会采信参数知识还是上下文知识的问题。现有方法难以在不修改模型或输入的情况下，提前预测和控制模型的知识选择行为，这可能导致模型生成错误或过时的信息。

核心思路：论文的核心思路是，LLM在处理知识冲突时，会在其残差流（residual stream）中留下可被探测的信号。通过分析残差流的模式，可以判断模型是否感知到知识冲突，并预测模型将依赖哪种知识来源（参数知识或上下文知识）。

技术框架：该研究主要采用探针（probing）技术来分析LLM的残差流。具体流程如下：1) 构建包含知识冲突的输入样本；2) 使用LLM处理这些样本，并记录中间层的激活值（即残差流）；3) 训练探针模型（例如线性分类器）来预测残差流中是否存在知识冲突信号，以及模型将依赖的知识来源；4) 分析探针模型的性能，以评估残差流中包含的知识冲突信息。

关键创新：该研究的关键创新在于，它揭示了LLM的残差流中蕴含着丰富的知识冲突信息，并且可以通过探针技术来提取这些信息。这为理解和控制LLM的知识选择行为提供了一种新的途径，无需修改模型结构或训练过程。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 精心设计的知识冲突数据集，确保冲突的类型和强度可控；2) 选择合适的探针模型，例如线性分类器，以降低计算复杂度并提高可解释性；3) 采用多种评估指标，例如准确率和F1值，来全面评估探针模型的性能。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

研究发现，通过对LLM残差流的探针分析，可以准确检测到知识冲突信号，准确率达到较高水平（具体数值未提供）。此外，残差流的模式能够有效区分模型依赖上下文知识和参数知识的情况，为预测模型行为提供了依据。该方法无需修改模型参数或输入，具有较强的实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM在知识密集型任务中的可靠性和可控性。例如，在问答系统中，可以利用残差流分析来检测潜在的知识冲突，并引导模型优先采信更可靠的知识来源。此外，该方法还可以用于开发更安全的LLM，防止模型生成错误或有害的信息。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) can store a significant amount of factual knowledge in their parameters. However, their parametric knowledge may conflict with the information provided in the context. Such conflicts can lead to undesirable model behaviour, such as reliance on outdated or incorrect information. In this work, we investigate whether LLMs can identify knowledge conflicts and whether it is possible to know which source of knowledge the model will rely on by analysing the residual stream of the LLM. Through probing tasks, we find that LLMs can internally register the signal of knowledge conflict in the residual stream, which can be accurately detected by probing the intermediate model activations. This allows us to detect conflicts within the residual stream before generating the answers without modifying the input or model parameters. Moreover, we find that the residual stream shows significantly different patterns when the model relies on contextual knowledge versus parametric knowledge to resolve conflicts. This pattern can be employed to estimate the behaviour of LLMs when conflict happens and prevent unexpected answers before producing the answers. Our analysis offers insights into how LLMs internally manage knowledge conflicts and provides a foundation for developing methods to control the knowledge selection processes.