Information Anxiety in Large Language Models

📄 arXiv: 2411.10813v1 📥 PDF

作者: Prasoon Bajpai, Sarah Masud, Tanmoy Chakraborty

分类: cs.CL

发布日期: 2024-11-16

💡 一句话要点

揭示大语言模型的信息焦虑现象：流行实体处理的内在挑战

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

关键词: 大型语言模型 信息焦虑 实体流行度 词汇变异 内部推理机制

📋 核心要点

  1. 现有研究表明LLM的检索能力与预训练语料中实体频率正相关，但缺乏对LLM内部推理和检索机制的深入分析。
  2. 该研究通过分析实体流行度、词汇变异敏感性和隐藏状态演变，揭示了LLM在处理流行查询时存在的“信息焦虑”现象。
  3. 实验发现，流行查询虽能加速内部状态收敛，但高流行度下词汇变异会导致检索属性差异增大且准确性降低。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）作为知识库表现出强大的性能，能够理解用户查询并生成准确且上下文相关的响应。大量的评估表明，LLMs的检索能力与其预训练语料库中实体的频率之间存在正相关关系。本文进一步深入研究LLMs的内部推理和检索机制，重点关注三个关键维度：实体流行度的影响、模型对查询中词汇变异的敏感性以及LLM各层中隐藏状态表示的演变。初步研究结果表明，流行的查询能够促进内部状态更快地收敛到正确答案。然而，随着查询流行度的增加，词汇变异检索到的属性变得越来越不同且不太准确。有趣的是，我们发现LLMs在处理高度流行的主题时，难以将基于不同关系的客观事实从其参数记忆中分离出来。通过案例研究，我们探讨了LLMs在处理高度流行的查询时存在的潜在压力，我们称之为信息焦虑。LLMs中信息焦虑的出现突显了语言变异形式的对抗性注入，并呼吁对频繁出现的实体进行更全面的评估。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究大型语言模型（LLMs）在处理流行实体相关查询时，其内部推理和检索机制所面临的挑战。现有方法主要关注LLM的检索能力与预训练语料库中实体频率之间的相关性，但缺乏对LLM内部运作机制的深入理解，特别是当面对具有多种词汇变异的流行查询时，LLM可能难以区分相关事实，导致信息混淆和不准确。

核心思路：论文的核心思路是通过系统性地分析LLM在处理不同流行度实体查询时的内部状态变化，揭示其“信息焦虑”现象。具体来说，研究关注三个关键维度：实体流行度的影响、模型对查询中词汇变异的敏感性以及LLM各层中隐藏状态表示的演变。通过观察这些维度上的变化，可以更好地理解LLM在处理流行查询时所面临的挑战。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1)构建包含不同流行度实体的查询数据集，并对每个实体生成多种词汇变异的查询；2)使用LLM处理这些查询，并记录其各层的隐藏状态表示；3)分析隐藏状态的演变过程，观察其收敛速度和准确性；4)分析不同词汇变异查询的检索结果，评估其相似性和准确性；5)通过案例研究，深入探讨LLM在处理特定流行实体时所面临的挑战。

关键创新：该研究最重要的技术创新点在于揭示了LLM在处理流行实体查询时存在的“信息焦虑”现象。与现有研究主要关注LLM的检索能力和实体频率之间的相关性不同，该研究深入分析了LLM的内部推理和检索机制，发现LLM在处理高度流行的主题时，难以将基于不同关系的客观事实从其参数记忆中分离出来，从而导致信息混淆和不准确。此外，该研究还强调了语言变异对LLM性能的影响，并呼吁对频繁出现的实体进行更全面的评估。

关键设计：该研究的关键设计包括：1)构建包含不同流行度实体的查询数据集，确保数据集的多样性和代表性；2)使用多种词汇变异的查询，模拟真实用户查询的多样性；3)分析LLM各层的隐藏状态表示，深入了解其内部推理过程；4)使用相似性度量方法，评估不同词汇变异查询的检索结果的相似性；5)通过案例研究，深入探讨LLM在处理特定流行实体时所面临的挑战。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究发现，流行的查询能够促进内部状态更快地收敛到正确答案，但随着查询流行度的增加，词汇变异检索到的属性变得越来越不同且不太准确。此外，LLMs在处理高度流行的主题时，难以将基于不同关系的客观事实从其参数记忆中分离出来。这些发现揭示了LLM在处理流行实体查询时存在的内在挑战，并为未来的研究提供了新的方向。

🎯 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准确性，例如问答系统、信息检索和知识图谱构建。通过缓解LLM的“信息焦虑”，可以提高其在处理流行实体相关查询时的性能，减少错误信息的传播，并为用户提供更可靠的信息服务。此外，该研究还可以指导LLM的训练和优化，使其更好地处理具有多种词汇变异的查询，并提高其对噪声数据的鲁棒性。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated strong performance as knowledge repositories, enabling models to understand user queries and generate accurate and context-aware responses. Extensive evaluation setups have corroborated the positive correlation between the retrieval capability of LLMs and the frequency of entities in their pretraining corpus. We take the investigation further by conducting a comprehensive analysis of the internal reasoning and retrieval mechanisms of LLMs. Our work focuses on three critical dimensions - the impact of entity popularity, the models' sensitivity to lexical variations in query formulation, and the progression of hidden state representations across LLM layers. Our preliminary findings reveal that popular questions facilitate early convergence of internal states toward the correct answer. However, as the popularity of a query increases, retrieved attributes across lexical variations become increasingly dissimilar and less accurate. Interestingly, we find that LLMs struggle to disentangle facts, grounded in distinct relations, from their parametric memory when dealing with highly popular subjects. Through a case study, we explore these latent strains within LLMs when processing highly popular queries, a phenomenon we term information anxiety. The emergence of information anxiety in LLMs underscores the adversarial injection in the form of linguistic variations and calls for a more holistic evaluation of frequently occurring entities.