MultiQ&A: An Analysis in Measuring Robustness via Automated Crowdsourcing of Question Perturbations and Answers

📄 arXiv: 2502.03711v1 📥 PDF

作者: Nicole Cho, William Watson

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-02-06

备注: AAAI 2025 Workshop on Preventing and Detecting LLM Misinformation (PDLM) (Oral)

💡 一句话要点

MultiQ&A：通过众包问题扰动与答案评估LLM的鲁棒性与一致性

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

关键词: 大型语言模型 鲁棒性评估 一致性评估 问题扰动 幻觉检测 众包 自动化评估

📋 核心要点

  1. 大型语言模型容易产生幻觉，这阻碍了它们在机构中的广泛应用，需要有效的方法来评估其可靠性。
  2. MultiQ&A通过众包问题扰动和答案生成，系统性地评估LLM在不同问题变体下的鲁棒性和一致性。
  3. 实验表明，集成LLM在问题扰动下表现出较好的鲁棒性和一致性，MultiQ&A为评估LLM的可靠性提供了一种有效途径。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在机构应用中面临的关键挑战之一是生成回复时容易产生幻觉。为了解决这个问题，我们提出了MultiQ&A，这是一种系统性的方法，用于评估LLM生成答案的鲁棒性和一致性。MultiQ&A能够通过独立的LLM代理大规模地众包问题扰动及其相应的答案。我们的实验最终检验了190万个问题扰动和230万个答案。此外，MultiQ&A表明，集成LLM（如gpt-3.5-turbo）在扰动下仍然相对稳健和一致。MultiQ&A清晰地展示了回复生成空间，提供了一种有效的方法来检查分歧和变异性。因此，我们的系统提供了一个潜在的机构LLM应用框架，能够衡量置信度、一致性以及量化幻觉。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在生成回复时存在的幻觉问题，以及缺乏有效方法来评估LLM在面对问题扰动时的鲁棒性和一致性的问题。现有方法难以系统性地评估LLM的可靠性，尤其是在问题存在细微变化时。

核心思路：论文的核心思路是通过众包的方式，利用LLM自身生成问题扰动和相应的答案，从而大规模地评估LLM在不同问题变体下的表现。这种方法模拟了真实世界中用户可能提出的各种问题，从而更全面地评估LLM的鲁棒性。

技术框架：MultiQ&A系统包含以下主要模块：1) 问题扰动生成模块，利用LLM自动生成原始问题的各种变体；2) 答案生成模块，使用不同的LLM（包括集成LLM）对原始问题和扰动问题生成答案；3) 评估模块，对生成的答案进行一致性和准确性评估，从而量化LLM的鲁棒性和幻觉程度。整个流程通过自动化和并行化实现大规模评估。

关键创新：该论文的关键创新在于利用LLM自身来生成问题扰动和答案，从而实现大规模、自动化的LLM鲁棒性评估。与传统的人工评估方法相比，MultiQ&A能够更高效地生成多样化的测试用例，并更全面地评估LLM的性能。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 如何设计问题扰动生成策略，以确保生成的扰动既具有多样性，又能保持与原始问题语义相关；2) 如何选择合适的LLM作为问题扰动和答案生成的代理；3) 如何定义一致性和准确性的评估指标，以量化LLM的鲁棒性和幻觉程度。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MultiQ&A实验评估了190万个问题扰动和230万个答案，结果表明集成LLM（如gpt-3.5-turbo）在问题扰动下表现出较好的鲁棒性和一致性。该研究提供了一种有效的方法来检查LLM生成回复时的分歧和变异性，为量化LLM的幻觉程度提供了依据。

🎯 应用场景

MultiQ&A可应用于各种需要依赖LLM生成回复的场景，例如智能客服、问答系统、内容生成等。通过评估LLM的鲁棒性和一致性，可以提高LLM在实际应用中的可靠性，降低产生幻觉的风险。该研究为机构采用LLM提供了一种有效的评估框架，有助于建立对LLM的信任。

📄 摘要（原文）

One critical challenge in the institutional adoption journey of Large Language Models (LLMs) stems from their propensity to hallucinate in generated responses. To address this, we propose MultiQ&A, a systematic approach for evaluating the robustness and consistency of LLM-generated answers. We demonstrate MultiQ&A's ability to crowdsource question perturbations and their respective answers through independent LLM agents at scale. Our experiments culminated in the examination of 1.9 million question perturbations and 2.3 million answers. Furthermore, MultiQ&A shows that ensembled LLMs, such as gpt-3.5-turbo, remain relatively robust and consistent under perturbations. MultiQ&A provides clarity in the response generation space, offering an effective method for inspecting disagreements and variability. Therefore, our system offers a potential framework for institutional LLM adoption with the ability to measure confidence, consistency, and the quantification of hallucinations.