RDF-Based Structured Quality Assessment Representation of Multilingual LLM Evaluations

📄 arXiv: 2504.21605v1 📥 PDF

作者: Jonas Gwozdz, Andreas Both

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2025-04-30

💡 一句话要点

提出基于RDF的框架，用于评估多语言LLM在知识冲突下的质量。

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

关键词: 大型语言模型评估 知识冲突 资源描述框架 多语言处理 知识泄漏 错误检测 上下文理解

📋 核心要点

  1. 现有方法难以系统评估LLM在知识冲突下的可靠性，尤其是在多语言环境中。
  2. 提出基于RDF的框架，结构化表示LLM在不同上下文和语言下的响应，便于分析。
  3. 实验表明该框架能有效检测知识泄漏、错误，并评估多语言一致性，揭示了上下文优先级和语言差异。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）日益成为知识接口，但系统性地评估它们在存在冲突信息时的可靠性仍然很困难。我们提出了一个基于RDF的框架来评估多语言LLM的质量，重点关注知识冲突。我们的方法捕捉了模型在德语和英语的四种不同上下文条件（完整、不完整、冲突和无上下文信息）下的响应。这种结构化的表示能够全面分析知识泄漏（即模型偏爱训练数据而不是提供的上下文）、错误检测和多语言一致性。我们通过一个消防安全领域的实验来演示该框架，揭示了上下文优先级和特定语言性能的关键模式，并证明我们的词汇足以表达28个问题研究中遇到的每个评估方面。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多语言大型语言模型（LLM）在面对知识冲突时的质量评估问题。现有方法难以系统地捕捉和分析LLM在不同上下文（如完整、不完整、冲突信息）下的响应，尤其是在跨语言场景中，缺乏一种结构化的表示和评估框架。这导致难以有效检测知识泄漏（模型过度依赖训练数据）、错误，以及评估多语言一致性。

核心思路：论文的核心思路是利用资源描述框架（RDF）来结构化表示LLM在不同上下文和语言下的响应。RDF提供了一种灵活且标准化的方式来表示知识和关系，能够清晰地捕捉LLM的输出及其与输入上下文之间的关系。通过将LLM的响应表示为RDF图，可以方便地进行推理、查询和分析，从而实现对LLM质量的全面评估。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 设计RDF词汇表，用于表示LLM的输入上下文、响应以及评估指标；2) 构建测试数据集，包含不同上下文条件（完整、不完整、冲突、无上下文）下的问题，并提供德语和英语两种语言版本；3) 使用LLM对测试数据集中的问题进行回答，并记录其响应；4) 将LLM的响应转换为RDF图，利用预定义的RDF词汇表进行结构化表示；5) 基于RDF图进行分析，评估LLM的知识泄漏、错误检测和多语言一致性。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个基于RDF的结构化质量评估框架，能够全面分析多语言LLM在知识冲突下的行为。与传统的评估方法相比，该框架能够更清晰地捕捉LLM的推理过程和知识来源，从而更准确地评估其质量。此外，该框架还支持跨语言的比较分析，能够揭示LLM在不同语言下的性能差异。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 精心设计的RDF词汇表，能够充分表达评估所需的各种信息；2) 涵盖多种上下文条件的测试数据集，能够全面评估LLM的鲁棒性；3) 基于RDF图的分析方法，能够有效地检测知识泄漏和错误。具体参数设置和网络结构未在摘要中提及，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该框架能够有效地检测LLM的知识泄漏和错误，并揭示了上下文优先级和语言差异的关键模式。例如，实验发现LLM在某些情况下会优先考虑训练数据中的知识，而忽略提供的上下文信息。此外，LLM在不同语言下的性能也存在差异，这表明需要针对不同语言进行专门的优化。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要评估LLM可靠性的场景，例如智能客服、知识问答系统、机器翻译等。通过该框架，可以更好地了解LLM的优势和局限性，从而有针对性地改进模型，提高其在实际应用中的性能。此外，该框架还可以用于评估不同LLM的质量，为用户选择合适的模型提供参考。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) increasingly serve as knowledge interfaces, yet systematically assessing their reliability with conflicting information remains difficult. We propose an RDF-based framework to assess multilingual LLM quality, focusing on knowledge conflicts. Our approach captures model responses across four distinct context conditions (complete, incomplete, conflicting, and no-context information) in German and English. This structured representation enables the comprehensive analysis of knowledge leakage-where models favor training data over provided context-error detection, and multilingual consistency. We demonstrate the framework through a fire safety domain experiment, revealing critical patterns in context prioritization and language-specific performance, and demonstrating that our vocabulary was sufficient to express every assessment facet encountered in the 28-question study.