Aligning Large Language Models for Faithful Integrity Against Opposing Argument
作者: Yong Zhao, Yang Deng, See-Kiong Ng, Tat-Seng Chua
分类: cs.CL
发布日期: 2025-01-02
备注: 17 pages, 5 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出AFICE框架，提升大语言模型在对抗性论证下的忠实性和可靠性
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 忠实性 对抗性论证 置信度估计 直接偏好优化
📋 核心要点
- 现有大语言模型在对话中易受不忠实论证误导，即使初始陈述正确，缺乏对抗性环境下的可靠性。
- AFICE框架通过双边置信度估计（BCE）评估模型对问题和答案的置信度，构建偏好数据集并使用DPO进行对齐。
- 实验结果表明，AFICE显著提升了LLM在面对相反论证时保持忠实响应的能力，增强了其在复杂交互场景中的实用性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在复杂的推理任务中表现出令人印象深刻的能力。然而，即使其原始陈述是正确的，它们也容易在对话中被不忠实的论证所误导。为此，我们研究了在LLM中保持忠实性的问题。这包括确保LLM在面对相反的论证时坚持其忠实的陈述，并且能够在被呈现忠实的论证时纠正其不正确的陈述。在这项工作中，我们提出了一个名为“基于置信度估计的忠实性对齐”（AFICE）的新框架，旨在使LLM的响应与忠实性对齐。具体来说，AFICE首先设计了一种双边置信度估计（BCE）方法，用于估计LLM在给定特定上下文时生成的每个响应的不确定性，该方法同时基于解码期间的内部状态估计模型对问题的置信度，以及基于累积概率比率估计模型对答案的置信度。利用BCE，我们构建了一个会话偏好数据集，该数据集由上下文、原始陈述和论证组成，并采用直接偏好优化（DPO）来对齐LLM以实现忠实性。在广泛的基准测试中进行的大量实验结果表明，LLM在遇到相反的论证时，保持忠实响应的能力得到了显著提高，从而确保了LLM在复杂交互环境中的实际效用和可信度。代码和数据将通过https://github.com/zhaoy777/AFICE.git发布。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大语言模型在对话过程中，面对不忠实论证时容易被误导，从而产生不一致或错误的回答的问题。现有方法缺乏对模型自身置信度的有效评估，难以区分忠实和不忠实的论证，导致模型容易受到干扰。
核心思路：论文的核心思路是通过引入置信度估计机制，让模型能够评估自身对问题和答案的确定程度，从而更好地识别和抵御不忠实的论证。同时，利用置信度信息构建偏好数据集，并通过直接偏好优化（DPO）来对齐模型，使其更倾向于选择忠实的回答。
技术框架：AFICE框架主要包含以下几个阶段：1) 双边置信度估计（BCE）：对模型生成的每个响应，同时评估其对问题和答案的置信度。2) 偏好数据集构建：基于BCE的结果，构建包含上下文、原始陈述和论证的会话偏好数据集。3) 模型对齐：使用DPO算法，利用偏好数据集对LLM进行微调，使其更倾向于选择忠实的回答。
关键创新：论文的关键创新在于提出了双边置信度估计（BCE）方法。BCE同时考虑了模型在解码过程中基于内部状态对问题的置信度，以及基于累积概率比率对答案的置信度。这种双重评估机制能够更全面地反映模型对自身回答的确定程度，从而更有效地识别不忠实的论证。与现有方法相比，BCE能够更准确地评估模型的不确定性，为后续的偏好学习提供更可靠的依据。
关键设计：BCE的具体实现细节包括：1) 使用模型的内部状态（例如，隐藏层输出）来估计对问题的置信度。2) 使用累积概率比率来估计对答案的置信度，具体而言，计算生成每个token的概率与平均概率的比值，并累积这些比值。3) 将问题置信度和答案置信度结合起来，作为最终的置信度得分。在DPO训练中，使用标准的DPO损失函数，目标是最大化模型选择忠实回答的概率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，AFICE框架在多个基准测试中显著提升了LLM在面对相反论证时保持忠实响应的能力。具体性能数据未知，但论文强调了在各种基准测试中都取得了显著的改进，证明了AFICE的有效性和泛化能力。与基线方法相比，AFICE能够更有效地抵御不忠实论证的干扰，从而产生更可靠的回答。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要大语言模型进行对话交互的场景，例如智能客服、问答系统、教育辅导等。通过提高LLM在对抗性论证下的忠实性和可靠性，可以增强用户对模型的信任，减少错误信息的传播，提升用户体验。未来，该技术还可以扩展到其他类型的任务，例如文本摘要、机器翻译等，以提高模型的整体性能。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in complex reasoning tasks. However, they can be easily misled by unfaithful arguments during conversations, even when their original statements are correct. To this end, we investigate the problem of maintaining faithful integrity in LLMs. This involves ensuring that LLMs adhere to their faithful statements in the face of opposing arguments and are able to correct their incorrect statements when presented with faithful arguments. In this work, we propose a novel framework, named Alignment for Faithful Integrity with Confidence Estimation (AFICE), which aims to align the LLM responses with faithful integrity. Specifically, AFICE first designs a Bilateral Confidence Estimation (BCE) approach for estimating the uncertainty of each response generated by the LLM given a specific context, which simultaneously estimate the model's confidence to the question based on the internal states during decoding as well as to the answer based on cumulative probability ratios. With the BCE, we construct a conversational preference dataset composed of context, original statement, and argument, which is adopted for aligning the LLM for faithful integrity using Direct Preference Optimization (DPO). Extensive experimental results on a wide range of benchmarks demonstrate significant improvements in the LLM's ability to maintain faithful responses when encountering opposing arguments, ensuring both the practical utility and trustworthiness of LLMs in complex interactive settings. Code and data will be released via https://github.com/zhaoy777/AFICE.git