Cross-Examiner: Evaluating Consistency of Large Language Model-Generated Explanations

📄 arXiv: 2503.08815v1 📥 PDF

作者: Danielle Villa, Maria Chang, Keerthiram Murugesan, Rosario Uceda-Sosa, Karthikeyan Natesan Ramamurthy

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-03-11

备注: 21 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出Cross-Examiner，用于评估大型语言模型生成解释的一致性

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

关键词: 大型语言模型 可解释性 一致性检查 后续问题生成 符号信息提取

📋 核心要点

  1. 大型语言模型解释的可信度存疑，现有方法难以有效识别解释中的不一致性。
  2. Cross-Examiner结合符号信息提取和语言模型，生成更有效、更灵活的后续问题。
  3. 该方法生成的后续问题质量优于单纯使用LLM，能更有效地评估解释一致性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）通常被要求解释其输出，以提高准确性和透明度。然而，有证据表明这些解释可能会歪曲模型真实的推理过程。一种有效的识别解释中不准确或遗漏之处的方法是通过一致性检查，这通常涉及提出后续问题。本文介绍了一种名为Cross-Examiner的新方法，用于基于模型对初始问题的解释来生成后续问题。我们的方法结合了符号信息提取和语言模型驱动的问题生成，从而产生比仅由LLM生成的后续问题更好的结果。此外，这种方法比其他方法更灵活，并且可以生成更广泛的后续问题。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）生成的解释可能不准确或具有误导性的问题。现有方法在检查这些解释的一致性方面存在局限性，尤其是在生成高质量的后续问题以进行深入探究方面。仅仅依赖LLM生成后续问题可能不够有效，缺乏对原始解释的结构化理解。

核心思路：Cross-Examiner的核心思路是结合符号信息提取和语言模型驱动的问题生成。首先，从LLM的原始解释中提取关键的符号信息，例如实体、关系和属性。然后，利用这些符号信息作为指导，驱动语言模型生成更具针对性和相关性的后续问题。这种混合方法旨在弥补单纯依赖LLM的不足，提高后续问题质量。

技术框架：Cross-Examiner的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 解释获取：首先，从LLM获取对初始问题的解释。2) 符号信息提取：使用符号信息提取技术（例如，命名实体识别、关系抽取）从解释中提取关键信息。3) 问题生成：利用提取的符号信息，结合语言模型，生成后续问题。4) 一致性评估：使用生成的后续问题来评估原始解释的一致性。

关键创新：Cross-Examiner的关键创新在于其混合方法，它将符号信息提取的结构化优势与语言模型生成文本的灵活性相结合。与现有方法相比，Cross-Examiner能够生成更具针对性、更相关且更广泛的后续问题，从而更有效地评估LLM解释的一致性。

关键设计：论文中没有明确提及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，符号信息提取模块的选择和语言模型微调策略是影响性能的关键因素。此外，如何有效地将符号信息融入到问题生成过程中，也是一个重要的设计考虑。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的Cross-Examiner方法在生成后续问题方面优于单纯使用LLM的方法。具体实验数据未知，但论文强调Cross-Examiner能够生成更具针对性和相关性的问题，从而更有效地评估LLM解释的一致性。该方法还具有更高的灵活性，能够生成更广泛的问题类型。

🎯 应用场景

Cross-Examiner可应用于各种需要LLM提供解释的场景，例如医疗诊断、金融分析和法律咨询。通过提高LLM解释的可靠性和透明度，该研究有助于增强用户对LLM的信任，并促进LLM在关键领域的应用。未来，该方法可以扩展到评估多轮对话中LLM解释的一致性。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are often asked to explain their outputs to enhance accuracy and transparency. However, evidence suggests that these explanations can misrepresent the models' true reasoning processes. One effective way to identify inaccuracies or omissions in these explanations is through consistency checking, which typically involves asking follow-up questions. This paper introduces, cross-examiner, a new method for generating follow-up questions based on a model's explanation of an initial question. Our method combines symbolic information extraction with language model-driven question generation, resulting in better follow-up questions than those produced by LLMs alone. Additionally, this approach is more flexible than other methods and can generate a wider variety of follow-up questions.