Challenges with unsupervised LLM knowledge discovery

📄 arXiv: 2312.10029v2 📥 PDF

作者: Sebastian Farquhar, Vikrant Varma, Zachary Kenton, Johannes Gasteiger, Vladimir Mikulik, Rohin Shah

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-12-15 (更新: 2023-12-18)

备注: 12 pages (38 including references and appendices). First three authors equal contribution, randomised order

💡 一句话要点

揭示无监督LLM知识发现的局限性：现有方法易提取显著特征而非真实知识

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 知识发现 无监督学习 对比一致性搜索 特征提取

📋 核心要点

  1. 现有无监督方法在LLM中提取的并非真实知识，而是激活中最突出的特征，无法有效发现模型内在知识。
  2. 论文从理论和实验两方面论证了现有方法的局限性，并提出评估未来知识提取方法的健全性检查。
  3. 实验表明，无监督方法可能预测其他显著特征而非知识，揭示了区分模型知识与模拟角色知识的挑战。

📝 摘要（中文）

本文揭示了现有大型语言模型(LLM)激活上的无监督方法无法有效发现知识，而是倾向于提取激活中最显著的特征。无监督知识提取的核心思想是知识应满足某种一致性结构，并以此来发现知识。首先，我们从理论上证明，任意特征（不仅仅是知识）都满足一种领先的无监督知识提取方法——对比一致性搜索(contrast-consistent search)的一致性结构。然后，我们通过一系列实验表明，在某些情况下，无监督方法产生的分类器无法预测知识，而是预测其他显著特征。因此，我们得出结论：现有的无监督潜在知识发现方法是不充分的，并提出了用于评估未来知识提取方法的健全性检查。从概念上讲，我们假设本文探讨的识别问题，例如区分模型的知识和模拟角色的知识，将在未来的无监督方法中持续存在。

🔬 方法详解

问题定义：现有无监督知识提取方法旨在从大型语言模型（LLM）的激活中发现潜在的知识，而无需人工标注。然而，这些方法存在一个根本性的问题：它们无法区分模型真正的知识和激活中其他显著的、非知识性的特征。现有方法的一个主要痛点是它们假设知识具有某种一致性结构，并利用这种结构来发现知识，但实际上，许多其他类型的特征也可能满足这种一致性结构，导致提取结果的偏差。

核心思路：本文的核心思路是证明并验证现有无监督知识提取方法所依赖的一致性结构并非知识的专属特征，而是可以被其他类型的特征所满足。通过理论分析和实验验证，论文表明这些方法容易提取激活中最显著的特征，而忽略了对真实知识的识别。因此，需要更严格的评估标准和更有效的方法来区分知识和其他特征。

技术框架：论文主要采用理论分析和实验验证相结合的方法。首先，从理论上证明对比一致性搜索（contrast-consistent search）等方法所依赖的一致性结构可以被任意特征满足。然后，设计一系列实验，在不同的设置下测试现有无监督方法的性能，并观察它们是否能够正确预测知识。实验中，通过控制模型的训练数据和任务，以及引入模拟角色等方式，来评估方法对不同类型特征的区分能力。

关键创新：论文最重要的技术创新在于揭示了现有无监督知识提取方法的根本性缺陷，即无法区分知识和其他显著特征。这种缺陷源于这些方法所依赖的一致性结构并非知识的专属特征。此外，论文还提出了用于评估未来知识提取方法的健全性检查，为该领域的研究提供了重要的指导。

关键设计：论文的关键设计包括：1)理论证明：严格证明对比一致性搜索所依赖的一致性结构可以被任意特征满足。2)实验设计：设计多种实验场景，包括控制模型的训练数据和任务，以及引入模拟角色等方式，来评估方法对不同类型特征的区分能力。3)评估指标：使用准确率等指标来评估方法预测知识的能力，并分析预测结果的偏差。

📊 实验亮点

实验结果表明，现有的无监督方法在某些情况下会错误地预测与知识无关的显著特征。例如，在模拟角色实验中，方法倾向于预测角色的信念而非模型的真实知识。这些结果有力地证明了现有方法的局限性，并强调了开发更可靠的知识提取方法的必要性。

🎯 应用场景

该研究成果对于提升大型语言模型的可靠性和可解释性具有重要意义。通过更准确地提取模型内部的知识，可以更好地理解模型的行为，并开发更安全、更可控的AI系统。此外，该研究也为开发更有效的无监督知识发现方法提供了指导，有助于在知识图谱构建、信息检索等领域取得进展。

📄 摘要（原文）

We show that existing unsupervised methods on large language model (LLM) activations do not discover knowledge -- instead they seem to discover whatever feature of the activations is most prominent. The idea behind unsupervised knowledge elicitation is that knowledge satisfies a consistency structure, which can be used to discover knowledge. We first prove theoretically that arbitrary features (not just knowledge) satisfy the consistency structure of a particular leading unsupervised knowledge-elicitation method, contrast-consistent search (Burns et al. - arXiv:2212.03827). We then present a series of experiments showing settings in which unsupervised methods result in classifiers that do not predict knowledge, but instead predict a different prominent feature. We conclude that existing unsupervised methods for discovering latent knowledge are insufficient, and we contribute sanity checks to apply to evaluating future knowledge elicitation methods. Conceptually, we hypothesise that the identification issues explored here, e.g. distinguishing a model's knowledge from that of a simulated character's, will persist for future unsupervised methods.