Das Vertrauen in Sprachmodelle durch Abstinenz verbessern

Grosse Sprachmodelle (LLMs) sind Computersysteme, die dafür entwickelt wurden, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren. Diese Modelle haben bei vielen sprachbezogenen Aufgaben, wie Fragen beantworten, Essays schreiben und sogar Übersetzungen, beeindruckende Fähigkeiten gezeigt. Ein zentrales Problem taucht jedoch auf, wenn diese Modelle Fragen beantworten, bei denen sie unsicher sind. Manchmal ist es besser, wenn sie nicht antworten, wenn sie nicht genug Vertrauen in ihre Antworten haben. Zu wissen, wann man sich zurückhalten sollte, ist wichtig, um diese Modelle vertrauenswürdiger zu machen, besonders in wichtigen Bereichen wie Medizin oder Recht, wo falsche Informationen schwerwiegende Folgen haben können.

#Die Bedeutung zu wissen, wann man nicht antworten sollte

Die Fähigkeit von LLMs, es zu vermeiden, unsichere oder knifflige Fragen zu beantworten, wird als "Abstentionsfähigkeit" bezeichnet. Diese Fähigkeit ist entscheidend, um die Zuverlässigkeit dieser Modelle zu verbessern. Wenn ein Modell unsicher ist, sollte es sagen: "Ich weiss nicht," anstatt potenziell falsche Informationen zu geben. Viele aktuelle LLMs haben jedoch keine solide Methode, um zu entscheiden, wann sie nicht antworten sollten, was zu möglichen Fehlinformationen führt.

#Bestehende Ansätze und deren Einschränkungen

Es gab verschiedene Versuche, die Abstentionsfähigkeit in LLMs zu verbessern. Einige Methoden beinhalten, die Modelle anzuweisen, mit Unsicherheit zu antworten, während andere Techniken verwenden, um den Modellen zu helfen, zu erkennen, wann sie nicht genug Informationen haben. Zum Beispiel können Aufforderungen, die das Modell anregen, über sein Vertrauen nachzudenken, ihm helfen, schwierige Fragen zu vermeiden. Diese Methoden verhindern jedoch nicht immer effektiv, dass das Modell falsche Antworten gibt.

Aktuelle Messsysteme, wie die F-Score, sind nicht in der Lage zu bewerten, wie gut ein Modell sich vom Beantworten unsicherer Fragen zurückhält. Hier müssen neue Methoden zum Einsatz kommen.

#Vorgeschlagene Bewertungsmethodik

Wir stellen einen neuen Bewertungsansatz vor, um zu verstehen, wie gut LLMs sich vom Beantworten von Fragen zurückhalten können. Diese Bewertung umfasst die Erstellung eines neuen Datensatzes namens "Abstain-QA", der aus Multiple-Choice-Fragen (MCQs) besteht, die darauf ausgelegt sind, die Abstentionsfähigkeit von LLMs zu testen. Der Datensatz enthält verschiedene Fragen, die entweder beantwortbar oder nicht beantwortbar sind, mit Optionen wie "Ich weiss nicht" oder "Keine der oben genannten." Diese Struktur ermöglicht eine umfassende Bewertung, wie gut Modelle erkennen können, wann sie eine Antwort zurückhalten sollten.

#Datensatzkonstruktion

Der Abstain-QA-Datensatz ist sorgfältig zusammengestellt und umfasst Fragen aus verschiedenen Bereichen und Schwierigkeitsgraden. Es gibt drei Hauptdatensätze innerhalb von Abstain-QA:

1. Pop-QA: Dieser Datensatz besteht aus Fragen zu populären und weniger bekannten Objekten. Er umfasst verschiedene Kategorien wie Berufe, Produzenten und Komponisten und stellt sicher, dass eine Mischung aus bekannten und weniger bekannten Themen vorhanden ist.

2. MMLU: Dieser Datensatz umfasst Fragen aus verschiedenen Fachgebieten, die spezifisches Wissen testen, wie Mathematik und Psychologie. Die Fragen sind komplexer und erfordern tiefere Denkfähigkeiten.

3. Carnatic-QA (CQA): Fokussiert auf die karnatische klassische Musik, enthält dieser Datensatz Fragen zu Ragas, einer Art Melodie in der indischen klassischen Musik. Da dies ein weniger bekanntes Gebiet ist, können wir untersuchen, wie gut LLMs mit Nischeninformationen umgehen.

Jeder Datensatz enthält Fragen, die dazu gedacht sind, das Modell herauszufordern und seine Fähigkeit zu testen, sich zurückzuhalten, wenn es unsichere Antworten gibt.

#Bewertungsmethodik

Um die Modelle zu bewerten, konzentrieren wir uns darauf, wie oft sie sich entscheiden, nicht zu antworten. Unsere Bewertung umfasst drei Teile für jede Frage: die Aufgabenaufforderung, eine Abstimmungsklausel, die das Modell anregt, sich vom Antworten zurückzuhalten, wenn es unsicher ist, und die richtige Antwort zum Vergleich. Jede Frage kann unter verschiedenen Einstellungen getestet werden, um zu sehen, wie Aufforderungen und Anweisungen die Antworten des Modells beeinflussen.

Drei Arten von Aufforderungen werden verwendet:

1. Standardklausel: Die Basisversion, bei der das Modell eine Option wählen darf, ohne explizite Anweisungen, sich zurückzuhalten.

2. Abstimmungsklausel: Eine Anweisung, die das Modell ermutigt, sich vom Raten zurückzuhalten, wenn es unsicher ist. Sie weist auf die Konsequenzen hin, falsche Antworten zu geben.

3. Extreme Abstimmungsklausel: Ein stärkere Aufforderung, die andeutet, dass das Modell besonders vorsichtig sein muss und die möglichen negativen Folgen von falschen Antworten stark betont.

Diese Variationen helfen uns zu bewerten, wie unterschiedliche Anweisungen die Fähigkeit des Modells beeinflussen, sich vom Antworten zurückzuhalten.

#Experimentelle Designs

Basierend auf der Aufgabenaufforderung führen wir drei Hauptversuche durch:

1. Basisexperiment: Das Modell muss nur die Fragen beantworten, ohne zusätzliche Anweisungen.

2. Experiment zur verbalen Zuversicht: Hier werden die Modelle aufgefordert, ihr Vertrauen in ihre Antworten auszudrücken. Sie müssen ihr Vertrauen bewerten, was helfen kann zu bestimmen, ob sie sich vom Antworten zurückhalten sollten, je nachdem, wie zuversichtlich sie sich fühlen.

3. Ketten-Denk-Experiment: Diese Anordnung ermutigt das Modell, seinen Denkprozess Schritt für Schritt zu verbalisierten, bevor es zu einer Antwort kommt. Diese Technik hilft, das Denken zu verbessern und kann zu einer besseren Abstention führen, wenn es um schwierige Fragen geht.

#Ergebnisse und Analyse

Wir haben mehrere fortgeschrittene LLMs mithilfe des Abstain-QA-Datensatzes getestet und uns darauf konzentriert, wie gut sie sich vom Geben von Antworten zurückhalten konnten. Die Ergebnisse zeigten, dass viele hochmoderne Modelle Schwierigkeiten mit der Abstention hatten, insbesondere bei komplexen, reasoning-basierenden oder fachspezifischen Fragen. In einfacheren Szenarien schnitten sie relativ besser ab.

Modelle wie GPT-4 zeigten in einfacheren Fragen bessere Abstentionsraten, hatten jedoch Herausforderungen bei schwierigeren und niche Themen, besonders in dem Carnatic-QA-Datensatz. Der Ketten-Denk-Ansatz zeigte im Allgemeinen Verbesserungen in allen Bereichen, obwohl einige Modelle immer noch Schwierigkeiten hatten, ihr Vertrauen genau zu überprüfen.

Zusätzlich deuten die Ergebnisse darauf hin, dass Verbesserungen in der Abstention mit einer besseren Gesamtleistung bei Beantwortungsaufgaben verbunden sind. Das zeigt die Bedeutung, ein zuverlässiges Umfeld zu schaffen, in dem LLMs erkennen können, wann sie sich zurückhalten sollten.

#Auswirkungen auf die reale Anwendung

Die Erkenntnisse zur Abstentionsfähigkeit haben erhebliche Auswirkungen auf den Einsatz von LLMs in sensiblen Bereichen. Egal, ob in der Gesundheitsversorgung, im Rechtswesen oder in jedem Bereich, in dem Fehlinformationen schädlich sein könnten, ist es wichtig, Modelle zu haben, die genau bestimmen können, wann sie sich vom Antworten zurückhalten sollten.

Bessere Abstentionsfähigkeiten können zu vertrauenswürdigeren Modellen führen, auf die Menschen sich auf genaue Informationen verlassen können. Durch die Verbesserung der Art und Weise, wie LLMs ihr Vertrauen bewerten und durch einfache Anweisungen, wann man das Antworten vermeiden sollte, können wir bessere Systeme aufbauen, die den Bedürfnissen und Erwartungen der Nutzer entsprechen.

#Fazit

Zusammenfassend zeigen LLMs beeindruckende Fähigkeiten, stehen jedoch weiterhin vor Herausforderungen, wenn es darum geht, zu wissen, wann sie sich zurückhalten sollten, Fragen zu beantworten. Unsere vorgeschlagene Bewertungsmethode und der Datensatz Abstain-QA heben die Bedeutung hervor, die Abstentionsfähigkeiten dieser Modelle zu verbessern. Zukünftige Arbeiten sollten sich darauf konzentrieren, Strategien zu verfeinern, um zu verbessern, wie Modelle ihre Grenzen erkennen. So können wir zuverlässigere LLMs schaffen, die in der Lage sind, effektiv und verantwortungsvoll in verschiedenen realen Szenarien zu agieren.