Eliciting Behaviors in Multi-Turn Conversations
作者: Jing Huang, Shujian Zhang, Lun Wang, Andrew Hard, Rajiv Mathews, John Lambert
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-12-29
💡 一句话要点
提出多轮对话行为诱导框架，提升LLM测试用例生成效率
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多轮对话 行为诱导 大型语言模型 测试用例生成 在线学习
📋 核心要点
- 现有方法在单轮对话中诱导LLM特定行为的研究较多，但在多轮对话中仍面临挑战，缺乏系统性的分析和有效的方法。
- 论文提出了一个通用的多轮对话行为诱导框架，涵盖了基于先验知识、离线交互和在线交互的三种方法，并统一了单轮和多轮诱导。
- 实验结果表明，在线方法在多轮对话测试用例生成方面表现出色，仅需少量查询即可显著提高特定行为的发现率。
📝 摘要（中文）
本文研究了在多轮对话环境中，从大型语言模型(LLMs)中诱导特定行为的方法，这对于评估LLMs至关重要。论文首先提出了一个分析框架，根据方法与目标模型的交互方式，将现有方法分为三类：仅使用先验知识的方法、使用离线交互的方法和从在线交互中学习的方法。然后，论文提出了在线方法的多轮泛化公式，统一了单轮和多轮诱导。论文评估了所有三类方法在自动生成多轮测试用例上的表现，并分析了查询预算（与目标模型的交互次数）与成功率（行为诱导输入的发现率）之间的权衡。实验表明，在线方法在三个任务上仅需数千次查询即可达到平均45%/19%/77%的成功率，而现有静态多轮对话基准测试方法几乎找不到失败案例。这项工作突出了行为诱导方法在多轮对话评估中的新应用，并强调了社区转向动态基准测试的必要性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何高效地从大型语言模型（LLMs）在多轮对话中诱导出特定行为的问题。现有方法，特别是静态方法，在多轮对话场景下难以有效发现LLMs的潜在问题或缺陷，导致测试用例生成效率低下。这些方法通常依赖于预定义的规则或模板，无法适应多轮对话的复杂性和动态性。
核心思路：论文的核心思路是利用在线学习的方法，通过与目标LLM进行多轮交互，动态地调整和优化诱导提示，从而更有效地激发目标行为。这种方法能够根据LLM的实时反馈进行调整，克服了静态方法的局限性，提高了行为诱导的成功率。
技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 先验知识方法：利用已有的知识库或规则生成初始提示；2) 离线交互方法：预先与LLM进行交互，收集数据并训练模型，用于生成提示；3) 在线交互方法：与LLM进行实时交互，根据LLM的反馈动态调整提示。在线交互方法是论文的重点，它通过迭代的方式，不断优化提示，直到成功诱导出目标行为。
关键创新：论文的关键创新在于提出了在线方法的多轮泛化公式，将单轮行为诱导扩展到多轮对话场景。这种泛化允许算法在多轮对话中根据LLM的响应动态调整提示，从而更有效地诱导出复杂行为。此外，论文还提出了一个统一的分析框架，对现有的行为诱导方法进行了分类和比较。
关键设计：在线交互方法通常涉及一个奖励函数，用于评估LLM的响应是否符合目标行为。该奖励函数的设计至关重要，因为它直接影响了提示优化的方向。此外，论文还考虑了查询预算的限制，即与LLM交互的次数。算法需要在有限的查询次数内，尽可能提高行为诱导的成功率。具体的参数设置和损失函数选择取决于具体的任务和目标行为。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在线方法在三个任务上仅需数千次查询即可达到平均45%/19%/77%的成功率，显著优于现有的静态多轮对话基准测试方法，后者几乎找不到失败案例。这表明在线方法在多轮对话行为诱导方面具有显著优势，能够更有效地发现LLM的潜在问题。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于大型语言模型的安全性和可靠性评估，帮助开发者发现和修复模型中的潜在问题。通过自动生成多轮对话测试用例，可以更全面地测试LLM在各种场景下的表现，提高模型的鲁棒性和泛化能力。此外，该方法还可以用于个性化对话系统和智能助手的开发，使其能够更好地理解和满足用户的需求。
📄 摘要（原文）
Identifying specific and often complex behaviors from large language models (LLMs) in conversational settings is crucial for their evaluation. Recent work proposes novel techniques to find natural language prompts that induce specific behaviors from a target model, yet they are mainly studied in single-turn settings. In this work, we study behavior elicitation in the context of multi-turn conversations. We first offer an analytical framework that categorizes existing methods into three families based on their interactions with the target model: those that use only prior knowledge, those that use offline interactions, and those that learn from online interactions. We then introduce a generalized multi-turn formulation of the online method, unifying single-turn and multi-turn elicitation. We evaluate all three families of methods on automatically generating multi-turn test cases. We investigate the efficiency of these approaches by analyzing the trade-off between the query budget, i.e., the number of interactions with the target model, and the success rate, i.e., the discovery rate of behavior-eliciting inputs. We find that online methods can achieve an average success rate of 45/19/77% with just a few thousand queries over three tasks where static methods from existing multi-turn conversation benchmarks find few or even no failure cases. Our work highlights a novel application of behavior elicitation methods in multi-turn conversation evaluation and the need for the community to move towards dynamic benchmarks.