Controlling Out-of-Domain Gaps in LLMs for Genre Classification and Generated Text Detection

📄 arXiv: 2412.20595v1 📥 PDF

作者: Dmitri Roussinov, Serge Sharoff, Nadezhda Puchnina

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-12-29

备注: The 31st International Conference on Computational Linguistics

💡 一句话要点

提出可控预测指标方法，降低LLM在文本分类和生成文本检测中的领域外泛化差距。

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

关键词: 大型语言模型 领域外泛化 文本分类 生成文本检测 上下文学习 可控预测指标 风格特征

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在领域外泛化能力上存在不足，尤其是在非主题文本分类任务中，性能会显著下降。
  2. 论文提出一种可控预测指标的方法，通过控制模型使用的特征，使其关注风格特征而非内容特征，从而提升领域泛化能力。
  3. 实验结果表明，该方法在体裁分类和生成文本检测任务中，能够有效降低领域外性能差距，最高可达20个百分点。

📝 摘要（中文）

本研究表明，大型语言模型（LLM，如GPT-4）与先前预训练语言模型（PLM，如BERT）一样，存在领域外（OOD）性能差距。我们通过两个非主题分类任务验证了这一点：1）体裁分类和2）生成文本检测。结果表明，当上下文学习（ICL）的演示示例来自一个领域（例如，旅游），并在另一个领域（例如，历史）上测试系统时，分类性能会显著下降。为了解决这个问题，我们引入了一种控制分类过程中使用和排除哪些预测指标的方法。对于本文研究的两个任务，该方法确保省略主题特征，同时引导模型关注风格而非基于内容的属性。这种方法在少样本设置中将OOD差距最多减少了20个百分点。作为基线的直接思维链（CoT）方法被证明是不够的，而我们的方法始终可以提高领域迁移性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在领域外（OOD）数据上的泛化能力不足的问题，尤其是在文本分类任务中。现有的方法，如直接使用思维链（CoT），无法有效解决这个问题，因为LLM容易受到领域内特征的干扰，导致在OOD数据上表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是通过控制LLM在进行分类时所使用的预测指标，使其忽略与主题相关的特征，而更加关注文本的风格特征。这样可以减少模型对特定领域的依赖，从而提高其在OOD数据上的泛化能力。

技术框架：该方法主要包含以下几个步骤：首先，确定需要控制的预测指标（即主题特征）。然后，在In-Context Learning (ICL) 过程中，通过特定的prompt引导LLM忽略这些特征，并强调风格特征的重要性。最后，使用修改后的LLM进行分类，并评估其在OOD数据上的性能。

关键创新：该方法的关键创新在于它能够显式地控制LLM所使用的预测指标，从而使其更加关注与领域无关的特征。与传统的CoT方法相比，该方法能够更有效地减少领域内特征的干扰，从而提高OOD泛化能力。

关键设计：论文中没有详细说明具体的参数设置或网络结构，而是侧重于prompt的设计，以引导LLM关注风格特征。关键在于如何设计有效的prompt，使得LLM能够理解并执行忽略主题特征、关注风格特征的指令。具体的prompt设计可能需要根据不同的任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的可控预测指标方法在体裁分类和生成文本检测任务中，能够显著降低领域外性能差距，最高可达20个百分点。相比于直接使用思维链（CoT）的方法，该方法能够更有效地提高领域迁移性能，证明了其在解决LLM领域泛化问题上的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种文本分类和生成文本检测任务，尤其是在需要模型具备较强领域泛化能力的场景下。例如，可以用于提高新闻分类、情感分析、机器翻译等任务的鲁棒性，并有助于识别恶意生成的文本内容，维护网络安全。

📄 摘要（原文）

This study demonstrates that the modern generation of Large Language Models (LLMs, such as GPT-4) suffers from the same out-of-domain (OOD) performance gap observed in prior research on pre-trained Language Models (PLMs, such as BERT). We demonstrate this across two non-topical classification tasks: 1) genre classification and 2) generated text detection. Our results show that when demonstration examples for In-Context Learning (ICL) come from one domain (e.g., travel) and the system is tested on another domain (e.g., history), classification performance declines significantly. To address this, we introduce a method that controls which predictive indicators are used and which are excluded during classification. For the two tasks studied here, this ensures that topical features are omitted, while the model is guided to focus on stylistic rather than content-based attributes. This approach reduces the OOD gap by up to 20 percentage points in a few-shot setup. Straightforward Chain-of-Thought (CoT) methods, used as the baseline, prove insufficient, while our approach consistently enhances domain transfer performance.