ConSCompF: Consistency-focused Similarity Comparison Framework for Generative Large Language Models

📄 arXiv: 2503.13923v1 📥 PDF

作者: Alexey Karev, Dong Xu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-03-18

期刊: Journal of Artificial Intelligence Research 82 (2025) 1325-1347

DOI: 10.1613/jair.1.17028

💡 一句话要点

提出ConSCompF框架，用于在少量无标签数据上比较生成式大语言模型的相似性。

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

关键词: 大语言模型比较 相似性度量 无监督学习 少样本学习 一致性评估

📋 核心要点

  1. 现有LLM比较方法难以在少量无标签数据上有效工作，且通常需要LLM开发者提供内部信息，限制了其应用。
  2. ConSCompF框架通过比较LLM生成文本的一致性来评估相似性，无需访问LLM内部信息，适用于少量无标签数据。
  3. 实验表明，ConSCompF能够有效识别LLM之间的相似性，并与现有基准测试方法的结果具有相关性，尤其是在少样本场景下。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种面向生成式大语言模型（LLM）的、以一致性为中心的相似性比较框架（ConSCompF）。该框架通过比较两个LLM生成的文本，产生一个相似度分数，指示它们响应的总体相似程度。ConSCompF的主要优势在于，它可以在少量无标签数据（例如聊天机器人指令提示）上运行，并且不需要LLM开发者披露关于其产品的任何信息。为了评估ConSCompF的有效性，进行了两项旨在识别多个LLM之间相似性的实验。此外，这些实验还检验了ConSCompF生成的相似度分数与诸如ROUGE-L等其他基准测试技术产生的输出差异之间的相关性。最后，进行了一系列少样本LLM比较实验，以评估ConSCompF在少样本LLM比较场景中的性能。该框架可用于计算多个LLM的相似度矩阵，并可以使用主成分分析（PCA）有效地可视化。ConSCompF的输出可以为LLM训练期间可能使用的数据提供有用的见解，并有助于检测可能的投资欺诈行为。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型（LLM）比较方法存在局限性。一方面，许多方法需要大量的标注数据进行训练，这在实际应用中成本较高。另一方面，一些方法依赖于LLM开发者公开其模型的内部信息，这在商业竞争环境下往往难以实现。因此，如何在少量无标签数据下，有效地比较不同LLM的相似性，是一个亟待解决的问题。

核心思路：ConSCompF的核心思路是通过比较不同LLM在相同输入提示下的输出文本的一致性来评估它们的相似性。如果两个LLM对于相同的提示产生相似的响应，则认为它们在某种程度上是相似的。这种方法不需要访问LLM的内部信息，也不需要大量的标注数据，因此具有很强的实用性。

技术框架：ConSCompF框架主要包含以下几个步骤：1) 收集少量无标签的指令提示（instruction prompts）；2) 将这些提示输入到待比较的两个LLM中，得到它们的输出文本；3) 使用文本相似度度量方法（例如余弦相似度）计算两个LLM输出文本之间的相似度分数；4) 将多个提示下的相似度分数进行聚合，得到一个总体的相似度分数，用于衡量两个LLM的整体相似性。此外，该框架还可以生成多个LLM的相似度矩阵，并使用主成分分析（PCA）进行可视化。

关键创新：ConSCompF最重要的技术创新点在于其以一致性为中心的相似性比较方法。与传统的基于标注数据的比较方法不同，ConSCompF直接比较LLM的输出文本，从而避免了对大量标注数据的依赖。此外，ConSCompF不需要访问LLM的内部信息，因此可以用于比较任何黑盒LLM。

关键设计：ConSCompF的关键设计包括：1) 指令提示的选择：选择具有代表性的指令提示可以提高相似性比较的准确性；2) 文本相似度度量方法的选择：不同的文本相似度度量方法可能会影响相似度分数的结果，需要根据具体的应用场景进行选择；3) 相似度分数的聚合方法：如何将多个提示下的相似度分数进行有效聚合，以得到一个总体的相似度分数，也是一个重要的设计考虑。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ConSCompF能够有效识别多个LLM之间的相似性。ConSCompF生成的相似度分数与ROUGE-L等传统基准测试方法的结果具有显著的相关性。在少样本LLM比较实验中，ConSCompF表现出良好的性能，证明了其在实际应用中的潜力。通过PCA可视化，可以清晰地展示多个LLM之间的相似性关系。

🎯 应用场景

ConSCompF框架可应用于多种场景，例如：LLM选型、LLM能力评估、LLM训练数据分析以及投资欺诈检测。通过计算LLM之间的相似度矩阵，可以帮助用户选择最适合其需求的LLM。此外，该框架还可以用于分析LLM的训练数据，发现潜在的数据泄露或偏见。在投资领域，ConSCompF可以帮助检测虚假宣传或夸大LLM能力的欺诈行为。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have been one of the most important discoveries in machine learning in recent years. LLM-based artificial intelligence (AI) assistants, such as ChatGPT, have consistently attracted the attention from researchers, investors, and the general public, driving the rapid growth of this industry. With the frequent introduction of new LLMs to the market, it becomes increasingly difficult to differentiate between them, creating a demand for new LLM comparison methods. In this research, the Consistency-focused Similarity Comparison Framework (ConSCompF) for generative large language models is proposed. It compares texts generated by two LLMs and produces a similarity score, indicating the overall degree of similarity between their responses. The main advantage of this framework is that it can operate on a small number of unlabeled data, such as chatbot instruction prompts, and does not require LLM developers to disclose any information about their product. To evaluate the efficacy of ConSCompF, two experiments aimed at identifying similarities between multiple LLMs are conducted. Additionally, these experiments examine the correlation between the similarity scores generated by ConSCompF and the differences in the outputs produced by other benchmarking techniques, such as ROUGE-L. Finally, a series of few-shot LLM comparison experiments is conducted to evaluate the performance of ConSCompF in a few-shot LLM comparison scenario. The proposed framework can be used for calculating similarity matrices of multiple LLMs, which can be effectively visualized using principal component analysis (PCA). The ConSCompF output may provide useful insights into data that might have been used during LLM training and help detect possible investment fraud attempts.