Towards Context-Robust LLMs: A Gated Representation Fine-tuning Approach

📄 arXiv: 2502.14100v2 📥 PDF

作者: Shenglai Zeng, Pengfei He, Kai Guo, Tianqi Zheng, Hanqing Lu, Yue Xing, Hui Liu

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2025-02-19 (更新: 2025-02-22)

💡 一句话要点

提出Grft门控微调方法，提升LLM在检索增强生成中对上下文的鲁棒性

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

关键词: 大型语言模型 检索增强生成 上下文鲁棒性 门控机制 低秩适配器

📋 核心要点

  1. 现有检索增强的LLM易受误导性上下文影响，过度依赖外部知识，缺乏对上下文的有效辨别能力。
  2. Grft通过门控机制过滤问题输入，并使用低秩表示适配器调整隐藏层表示，从而平衡内部知识与外部上下文。
  3. Grft仅需极少量参数（0.0004%模型大小）和少量训练数据（<200个样本）即可显著提升LLM的上下文鲁棒性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）通过检索增强生成（RAG）等方式增强外部上下文时，常常难以处理不完善的证据。它们倾向于过度依赖外部知识，容易受到误导性和无用上下文的影响。为了解决这个问题，我们提出了上下文鲁棒LLM的概念，它能够有效地平衡内部知识和外部上下文，类似于人类的认知过程。具体来说，上下文鲁棒的LLM应该仅在缺乏内部知识时才依赖外部上下文，识别内部知识和外部知识之间的矛盾，并忽略无用的上下文。为了实现这个目标，我们引入了Grft，一种轻量级的、即插即用的门控表示微调方法。Grft包含两个关键组件：一个用于检测和过滤问题输入的门控机制，以及用于调整隐藏表示的低秩表示适配器。通过在少于200个示例上训练一个仅占模型大小0.0004%的轻量级干预函数，Grft可以有效地使LLM适应上下文鲁棒的行为。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决检索增强生成（RAG）中，大型语言模型（LLM）过度依赖外部上下文，导致对不准确或误导性信息敏感的问题。现有方法缺乏有效区分和过滤上下文信息的能力，容易受到噪声干扰，影响生成质量。

核心思路：论文的核心思路是赋予LLM一种“认知能力”，使其能够像人类一样，在内部知识充足时信任自身，在外部信息存在冲突时进行辨别，并忽略无用信息。通过门控机制和表示调整，使LLM能够动态地平衡内部知识和外部上下文的重要性。

技术框架：Grft (Gated representation fine-tuning) 包含两个主要模块：1) 门控机制：用于检测和过滤可能存在问题的输入上下文。该机制通过学习一个轻量级的干预函数，判断当前上下文是否可靠。2) 低秩表示适配器：用于调整LLM的隐藏层表示，使其更好地融合内部知识和外部上下文。适配器通过低秩分解减少参数量，降低训练成本。整体流程是，首先利用门控机制对输入上下文进行评估，然后根据评估结果，通过适配器调整LLM的隐藏层表示，最终生成答案。

关键创新：Grft的关键创新在于其轻量级和即插即用的特性。它不需要对整个LLM进行微调，而是通过引入极少量的参数（0.0004%模型大小）来实现上下文鲁棒性。与传统的微调方法相比，Grft更加高效且易于部署。此外，门控机制的设计使得LLM能够动态地调整对外部上下文的依赖程度，从而更好地适应不同的输入情况。

关键设计：门控机制使用一个小型神经网络（干预函数）来预测上下文的可靠性得分。该干预函数的输入是LLM的隐藏层表示，输出是一个介于0和1之间的值，表示上下文的置信度。低秩表示适配器通过低秩分解来减少参数量，降低训练成本。损失函数的设计目标是使LLM在可靠的上下文中生成准确的答案，并在不可靠的上下文中忽略外部信息，更多地依赖内部知识。具体的损失函数形式未知，需要查阅论文原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的Grft方法在少量数据下，仅使用极小参数量（0.0004%）就显著提升了LLM的上下文鲁棒性。具体性能数据未知，但摘要强调了其在平衡内部知识和外部上下文方面的有效性，以及对误导性上下文的过滤能力。与未采用Grft的基线模型相比，Grft能够生成更准确、更可靠的答案。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要检索增强生成技术的场景，例如问答系统、知识库构建、智能客服等。通过提高LLM对上下文的鲁棒性，可以减少错误信息的传播，提升生成内容的质量和可靠性，增强用户信任度。未来，该方法有望应用于更复杂的推理和决策任务中。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) enhanced with external contexts, such as through retrieval-augmented generation (RAG), often face challenges in handling imperfect evidence. They tend to over-rely on external knowledge, making them vulnerable to misleading and unhelpful contexts. To address this, we propose the concept of context-robust LLMs, which can effectively balance internal knowledge with external context, similar to human cognitive processes. Specifically, context-robust LLMs should rely on external context only when lacking internal knowledge, identify contradictions between internal and external knowledge, and disregard unhelpful contexts. To achieve this goal, we introduce Grft, a lightweight and plug-and-play gated representation fine-tuning approach. Grft consists of two key components: a gating mechanism to detect and filter problematic inputs, and low-rank representation adapters to adjust hidden representations. By training a lightweight intervention function with only 0.0004\% of model size on fewer than 200 examples, Grft can effectively adapt LLMs towards context-robust behaviors.