Verbosity $\neq$ Veracity: Demystify Verbosity Compensation Behavior of Large Language Models
作者: Yusen Zhang, Sarkar Snigdha Sarathi Das, Rui Zhang
分类: cs.CL
发布日期: 2024-11-12 (更新: 2024-12-07)
备注: 22 pages, 7 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
揭示大语言模型的冗余补偿行为，并提出简单有效的缓解方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 冗余补偿 模型不确定性 级联算法 问答系统
📋 核心要点
- 大型语言模型存在冗余补偿（VC）行为，即在不确定时产生冗余回复，影响可靠性。
- 提出一种级联算法，用其他模型生成的响应替换冗余响应，以缓解VC问题。
- 实验表明，VC普遍存在且影响性能，提出的方法能有效降低VC频率，并发现VC与模型不确定性相关。
📝 摘要（中文）
尽管大型语言模型（LLMs）在各种任务中表现出强大的能力，但最近的研究表明，LLMs也表现出不良行为，例如幻觉和毒性，限制了它们的可靠性和更广泛的应用。本文发现了一种LLMs中未被充分研究的不良行为，我们称之为冗余补偿（Verbosity Compensation, VC），类似于人类在不确定性下的犹豫行为，即通过过多的词语来回应，例如重复问题、引入歧义或提供过多的枚举。我们首次定义和分析了冗余补偿，探讨了其原因，并提出了一种简单的缓解方法。我们在五个知识和推理问答任务的数据集上，使用14个新开发的LLMs进行了实验，揭示了三个结论。1）我们揭示了VC在所有模型和所有数据集中普遍存在。值得注意的是，GPT-4的VC频率为50.40%。2）我们揭示了冗余和简洁回答之间存在巨大的性能差距，在Qasper数据集上差异高达27.61%。我们还证明，这种差异不会随着LLM能力的提高而自然减小。1）和2）都突出了缓解VC行为频率以及将冗余与真实性分离的迫切需求。我们提出了一种简单而有效的级联算法，用其他模型生成的响应替换冗余响应。结果表明，我们的方法有效地缓解了Mistral模型在Qasper数据集上的VC，从63.81%降至16.16%。3）我们还发现，在所有五个数据集中，冗余响应表现出更高的不确定性，表明冗余与模型不确定性之间存在很强的联系。我们的数据集和代码可在https://github.com/psunlpgroup/VerbosityLLM上找到。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型中存在的冗余补偿（VC）问题。现有方法未能有效识别和缓解LLM在不确定性下的过度冗余回复，导致模型可靠性降低，影响下游任务的性能。现有的LLM评估方法也忽略了对VC行为的评估。
核心思路：论文的核心思路是识别并缓解LLM的VC行为，通过观察到冗余回复与模型不确定性之间的关联，提出一种级联算法，利用多个模型的输出来互相纠正，减少冗余回复的出现。这种方法旨在提高LLM回复的简洁性和准确性，从而提升整体性能。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 定义和量化VC行为；2) 分析VC行为的原因，特别是与模型不确定性的关系；3) 提出级联算法，该算法利用多个LLM生成的回复，通过某种策略选择或组合这些回复，以减少冗余；4) 在多个数据集和模型上进行实验，评估所提出方法的有效性。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 首次定义并分析了LLM的VC行为；2) 提出了一个简单有效的级联算法来缓解VC，该算法不需要对模型进行重新训练或微调；3) 揭示了VC与模型不确定性之间的联系，为理解和解决VC问题提供了新的视角。
关键设计：级联算法的关键设计在于如何选择或组合多个LLM生成的回复。具体细节未知，但推测可能涉及以下方面：1) 使用某种置信度或不确定性指标来评估每个回复的质量；2) 设计一种选择策略，例如选择置信度最高的回复，或者选择多个回复的组合，以减少冗余并提高准确性；3) 算法的具体参数设置未知，可能需要根据不同的数据集和模型进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，VC在各种LLM中普遍存在，GPT-4的VC频率高达50.40%。冗余回复与简洁回复之间存在显著的性能差距，在Qasper数据集上差异高达27.61%。提出的级联算法能够有效缓解VC，例如将Mistral模型在Qasper数据集上的VC频率从63.81%降低到16.16%。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要可靠和简洁LLM输出的场景，例如智能客服、自动问答系统、内容生成等。通过减少LLM的冗余回复，可以提高用户体验，降低计算成本，并提升下游任务的性能。未来的研究可以进一步探索更有效的VC缓解方法，并将其应用于更广泛的LLM应用领域。
📄 摘要（原文）
Although Large Language Models (LLMs) have demonstrated their strong capabilities in various tasks, recent work has revealed LLMs also exhibit undesirable behaviors, such as hallucination and toxicity, limiting their reliability and broader adoption. In this paper, we discover an understudied type of undesirable behavior of LLMs, which we term Verbosity Compensation (VC), similar to the hesitation behavior of humans under uncertainty, where they respond with excessive words such as repeating questions, introducing ambiguity, or providing excessive enumeration. We present the first work that defines and analyzes Verbosity Compensation, explores its causes, and proposes a simple mitigating approach. Our experiments, conducted on five datasets of knowledge and reasoning-based QA tasks with 14 newly developed LLMs, reveal three conclusions. 1) We reveal a pervasive presence of VC across all models and all datasets. Notably, GPT-4 exhibits a VC frequency of 50.40%. 2) We reveal the large performance gap between verbose and concise responses, with a notable difference of 27.61% on the Qasper dataset. We also demonstrate that this difference does not naturally diminish as LLM capability increases. Both 1) and 2) highlight the urgent need to mitigate the frequency of VC behavior and disentangle verbosity with veracity. We propose a simple yet effective cascade algorithm that replaces the verbose responses with the other model-generated responses. The results show that our approach effectively alleviates the VC of the Mistral model from 63.81% to 16.16% on the Qasper dataset. 3) We also find that verbose responses exhibit higher uncertainty across all five datasets, suggesting a strong connection between verbosity and model uncertainty. Our dataset and code are available at https://github.com/psunlpgroup/VerbosityLLM.