Diagnosing Failures in Large Language Models' Answers: Integrating Error Attribution into Evaluation Framework

📄 arXiv: 2507.08459v1 📥 PDF

作者: Zishan Xu, Shuyi Xie, Qingsong Lv, Shupei Xiao, Linlin Song, Sui Wenjuan, Fan Lin

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-11

💡 一句话要点

提出AttriData和MisAttributionLLM，用于诊断大型语言模型回答中的错误并进行归因。

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

关键词: 大型语言模型 错误归因 模型评估 数据集构建 自动化诊断

📋 核心要点

  1. 现有LLM评估模型缺乏错误归因能力，难以深入分析模型性能瓶颈。
  2. 构建包含6个主要和15个次要类别的错误归因框架，并创建数据集AttriData。
  3. 提出MisAttributionLLM，一个可同时生成分数、错误归因和反馈的通用评判模型，实验验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在各种任务中的广泛应用，主流LLM平台每天产生大量的用户-模型交互。为了高效地分析模型的性能并诊断其回答中的错误，开发一个自动化的框架来系统地分类和归因错误至关重要。然而，现有的评估模型缺乏错误归因能力。在这项工作中，我们建立了一个全面的错误归因框架，包含6个主要类别和15个次要类别，以促进深入分析。基于此框架，我们提出了AttriData，一个专门为错误归因设计的数据集，包含错误归因以及相应的分数和反馈。我们还提出了MisAttributionLLM，一个在AttriData上微调的模型，它是第一个能够同时生成分数、错误归因和反馈的通用评判模型。进行了广泛的实验和分析，以确认我们提出的方法的有效性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在回答问题时出现的错误难以诊断和归因的问题。现有评估方法主要关注整体性能指标，缺乏对错误类型的细粒度分析，无法有效指导模型改进。因此，需要一种能够自动识别和分类LLM回答错误的框架，以便更好地理解模型行为并进行针对性优化。

核心思路：论文的核心思路是构建一个全面的错误归因框架，并基于此框架训练一个能够自动进行错误归因的LLM。通过定义清晰的错误类别，并提供相应的标注数据，使得模型能够学习到不同类型错误的特征，从而实现准确的错误诊断和归因。

技术框架：整体框架包含以下几个主要部分：1) 定义错误归因框架，包含6个主要类别和15个次要类别；2) 构建数据集AttriData，包含标注的错误归因信息、分数和反馈；3) 训练MisAttributionLLM，一个基于AttriData微调的LLM，用于自动生成分数、错误归因和反馈。该框架首先使用AttriData对LLM进行微调，然后使用微调后的模型对LLM的回答进行评估，输出分数、错误归因和反馈。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个全面的错误归因框架，并构建了相应的标注数据集AttriData。此外，论文还提出了MisAttributionLLM，它是第一个能够同时生成分数、错误归因和反馈的通用评判模型。与现有方法相比，MisAttributionLLM能够提供更细粒度的错误分析，从而更好地指导模型改进。

关键设计：AttriData数据集包含错误归因、分数和反馈三种类型的信息。错误归因信息基于定义的错误归因框架进行标注，分数用于评估回答的质量，反馈用于提供改进建议。MisAttributionLLM基于预训练的LLM进行微调，使用交叉熵损失函数进行训练，目标是最小化预测的错误归因与真实标签之间的差异。具体的网络结构和参数设置在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MisAttributionLLM在错误归因任务上取得了显著的性能提升。与现有方法相比，MisAttributionLLM能够更准确地识别和分类LLM回答中的错误。具体的性能数据（如准确率、召回率等）和对比基线在论文中进行了详细描述（未知）。实验还验证了MisAttributionLLM的鲁棒性，表明其在不同数据集和任务上都具有良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于LLM的自动评估和诊断，帮助开发者快速定位模型中的问题并进行改进。此外，该框架还可以用于构建更智能的LLM，使其能够自我诊断错误并进行纠正。该研究的潜在应用领域包括智能客服、教育辅导、内容生成等，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

With the widespread application of Large Language Models (LLMs) in various tasks, the mainstream LLM platforms generate massive user-model interactions daily. In order to efficiently analyze the performance of models and diagnose failures in their answers, it is essential to develop an automated framework to systematically categorize and attribute errors. However, existing evaluation models lack error attribution capability. In this work, we establish a comprehensive Misattribution Framework with 6 primary and 15 secondary categories to facilitate in-depth analysis. Based on this framework, we present AttriData, a dataset specifically designed for error attribution, encompassing misattribution, along with the corresponding scores and feedback. We also propose MisAttributionLLM, a fine-tuned model on AttriData, which is the first general-purpose judge model capable of simultaneously generating score, misattribution, and feedback. Extensive experiments and analyses are conducted to confirm the effectiveness and robustness of our proposed method.