Improving Consistency in Large Language Models through Chain of Guidance

📄 arXiv: 2502.15924v1 📥 PDF

作者: Harsh Raj, Vipul Gupta, Domenic Rosati, Subhabrata Majumdar

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-21

备注: Accepted at Transactions of Machine Learning Research (TMLR) 2025

💡 一句话要点

提出链式引导（CoG）方法，提升大语言模型在问答任务中的语义一致性。

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

关键词: 大语言模型 一致性 链式引导 提示工程 问答系统

📋 核心要点

  1. 大语言模型在语义一致性方面存在不足，相同含义的输入可能导致不一致的输出。
  2. 论文提出链式引导（CoG）方法，通过多步骤提示来引导LLM生成更一致的答案。
  3. 实验表明，经过CoG微调的模型在一致性方面显著优于基线模型，并具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

一致性是大语言模型（LLM）可信度的重要维度。为了使人们能够信任基于LLM的应用，当输入具有相同含义或意图时，其输出应保持一致。尽管有这种需求，但目前还没有已知的机制来控制和引导LLM在推理时更加一致。本文提出了一种新的对齐策略，以最大限度地提高LLM输出中的语义一致性。我们的方案基于链式引导（CoG），这是一种多步骤提示技术，可以从LLM生成高度一致的输出。对于闭卷问答（Q&A）任务，与直接提示相比，使用CoG生成的输出显示出更高的一致性。虽然其他方法（如基于模板的响应和多数投票）可能提供实现一致性的替代途径，但我们的工作侧重于探索引导提示的潜力。我们使用由一致的输入-输出对组成的合成数据集来微调LLM，以产生一致且正确的输出。与基础模型相比，我们微调后的模型的一致性提高了一倍以上，并通过在微调过程中未使用的的数据集上产生一致的输出来显示出强大的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：大语言模型在处理语义相同或相近的输入时，可能会产生不一致的输出结果。这种不一致性降低了LLM的可信度，限制了其在实际应用中的可靠性。现有方法缺乏有效的机制来引导LLM在推理时保持语义一致性。

核心思路：论文的核心思路是通过链式引导（Chain of Guidance, CoG）的多步骤提示方法，显式地引导LLM在生成最终答案之前，先进行中间步骤的思考和规划。这种方法模拟了人类解决问题的过程，有助于LLM更好地理解问题的本质，从而产生更一致的答案。

技术框架：CoG方法包含多个步骤，首先，LLM接收到输入问题。然后，CoG提示LLM生成一个初步的理解或规划。接下来，LLM基于这个初步理解，生成最终的答案。整个过程可以迭代多次，每次迭代都对理解和答案进行细化。最终的输出是经过多次引导和细化的结果。

关键创新：CoG的关键创新在于其多步骤的引导过程，它不同于传统的直接提示方法，也不同于简单的模板式生成。CoG通过显式地引导LLM进行中间步骤的思考，使其能够更好地理解问题的语义，从而产生更一致的答案。此外，论文还通过在合成数据集上进行微调，进一步提升了CoG方法的效果。

关键设计：CoG的关键设计在于提示语的设计，需要精心设计每个步骤的提示语，以引导LLM生成有用的中间结果。此外，论文还使用了合成数据集进行微调，数据集包含一致的输入-输出对，用于训练LLM生成一致答案的能力。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用CoG方法微调后的LLM在一致性方面显著优于基线模型，一致性提高超过两倍。更重要的是，该方法具有良好的泛化能力，即使在微调过程中未使用的的数据集上，也能产生一致的输出。这表明CoG方法能够有效地提升LLM的语义一致性，并具有较强的实用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高一致性的问答系统和对话机器人。例如，在医疗咨询、法律咨询等领域，确保LLM对相同问题的回答保持一致性至关重要。此外，该方法还可以用于提高LLM在其他自然语言处理任务中的可靠性和可信度，例如文本摘要、机器翻译等。

📄 摘要（原文）

Consistency is a fundamental dimension of trustworthiness in Large Language Models (LLMs). For humans to be able to trust LLM-based applications, their outputs should be consistent when prompted with inputs that carry the same meaning or intent. Despite this need, there is no known mechanism to control and guide LLMs to be more consistent at inference time. In this paper, we introduce a novel alignment strategy to maximize semantic consistency in LLM outputs. Our proposal is based on Chain of Guidance (CoG), a multistep prompting technique that generates highly consistent outputs from LLMs. For closed-book question-answering (Q&A) tasks, when compared to direct prompting, the outputs generated using CoG show improved consistency. While other approaches like template-based responses and majority voting may offer alternative paths to consistency, our work focuses on exploring the potential of guided prompting. We use synthetic data sets comprised of consistent input-output pairs to fine-tune LLMs to produce consistent and correct outputs. Our fine-tuned models are more than twice as consistent compared to base models and show strong generalization capabilities by producing consistent outputs over datasets not used in the fine-tuning process.