Améliorer l'explicabilité des grands modèles de langage

Les grands modèles de langage (LLMs) sont devenus super populaires et sont utilisés dans plein de domaines comme la santé, la finance, et d’autres. Ces modèles sont conçus pour comprendre et générer du texte qui ressemble à l'écriture humaine. Cependant, beaucoup des meilleurs modèles ne sont pas ouverts à l'inspection publique ; ils fonctionnent comme des boîtes noires. Ça veut dire que les utilisateurs ne peuvent pas facilement comprendre comment ces modèles prennent leurs décisions. Ce manque de transparence peut poser problème, surtout quand il est important de savoir comment un modèle a atteint une conclusion spécifique.

#Le Défi de l'Explicabilité

Les LLMs peuvent parfois produire des résultats qui semblent exacts mais qui sont en réalité incorrects. C'est ce qu'on appelle une "hallucination". De plus, ces modèles ont tendance à générer des Réponses longues qui peuvent embrouiller les informations importantes. Même quand les modèles donnent des explications pour leurs réponses, ces explications peuvent ne pas correspondre à leur véritable fonctionnement. Ça met en lumière le besoin urgent d'explications claires et honnêtes sur les systèmes d'IA.

L'explicabilité est cruciale pour instaurer la confiance dans l'IA. Ça aide les utilisateurs à comprendre comment un modèle fonctionne, permettant aux développeurs de corriger des problèmes, de respecter des règles, et d'identifier des biais. Beaucoup de méthodes existantes pour expliquer le comportement des modèles incluent l'analyse de la façon dont le modèle utilise différentes parties de l'entrée pour arriver à ses conclusions. Cependant, ces méthodes ne fonctionnent pas bien avec les LLMs commerciaux parce que leur fonctionnement interne n'est pas accessible au public.

#Approches Existantes pour l'Explicabilité

Certaines techniques impliquent de modifier les données d'entrée pour voir comment le modèle réagit, bien que cela puisse souvent nécessiter de nombreuses tentatives. Notre nouvelle méthode se concentre sur la compréhension des LLMs propriétaires en utilisant un moyen plus simple d'obtenir des aperçus sur leur fonctionnement. Cela implique une méthode unique inspirée d'une technique couramment utilisée connue sous le nom de "laisser-un-seul-de-côté". En utilisant cette méthode, nous pouvons trouver les parties clés du Contexte qui aident le LLM à produire des réponses correctes. En supprimant systématiquement des parties du contexte, nous pouvons identifier des mots importants dont le modèle a besoin pour donner la bonne réponse.

#Mesurer la Fidélité des Modèles

On propose une nouvelle façon de vérifier à quel point les LLMs sont fidèles en comparant des parties critiques du contexte avec les auto-explications du modèle. On valide notre approche en utilisant un ensemble de données spécifique appelé le jeu de données des Questions Naturelles, qui est composé de vraies questions posées par les utilisateurs. Cet ensemble de données demande aux modèles de lire des morceaux d'informations de Wikipédia pour répondre aux questions avec précision.

#Le Jeu de Données

Le jeu de données des Questions Naturelles contient de vraies questions d'utilisateurs accompagnées de réponses qui peuvent être longues ou courtes. Par exemple, si quelqu'un demande quand un événement spécifique a eu lieu, le modèle doit tirer les détails pertinents du contexte fourni. La réponse longue donnerait un aperçu de l'événement, et la réponse courte la résumerait de manière concise.

#Définition du Problème

On identifie une nouvelle tâche pour évaluer à quel point les LLMs expliquent leurs réponses à travers des Mots-clés du contexte fourni. L'objectif est de voir si les explications du modèle correspondent aux parties du contexte qu'il utilise réellement pour générer ses réponses. Cela implique de comprendre quelles sections de l'entrée fournissent les informations nécessaires pour la réponse du modèle.

#Identification des Informations Clés

On commence avec une question, un contexte, et une réponse du modèle. Le modèle fournit une réponse qui inclut son processus de pensée et des mots-clés du contexte. Notre objectif est double :

1. Trouver les sections du contexte contenant suffisamment d'informations pour que le modèle réponde correctement.
2. Identifier les mots-clés spécifiques dans ces sections qui sont critiques pour générer la bonne réponse.

Pour notre étude, on se concentre sur un sous-ensemble de questions où le modèle a de mauvaises performances sans contexte. Cela garantit que nos évaluations sont justes et pertinentes.

#Évaluation des Réponses

Évaluer la qualité des réponses des LLMs peut être délicat. Beaucoup de méthodes traditionnelles vérifient juste si la réponse du modèle correspond exactement à la réponse attendue. Cependant, les réponses peuvent varier à cause de la façon dont le langage naturel fonctionne. Pour répondre à ces défis, on a mis en place une nouvelle métrique qui combine plusieurs méthodes d'évaluation pour créer un système de notation plus complet pour les réponses du modèle.

#Métriques Hybrides

Notre métrique hybride prend en compte plusieurs aspects des réponses :

• ExactMatch : Vérifie si la réponse du modèle est exactement la même que la réponse attendue.
• NormExactMatch : Regarde une version normalisée des deux réponses pour une comparaison plus équitable.
• FuzzyExactMatch : Considère les réponses qui sont similaires mais pas identiques.
• EmbedSimilarity : Mesure la similarité entre les réponses en utilisant une approche mathématique.
• DateMatch : Vérifie spécifiquement si les réponses liées aux dates sont formatées de manière cohérente.

En combinant ces différents contrôles, on peut mieux évaluer comment le modèle comprend et génère ses réponses.

#Structuration des Interactions avec le Modèle

Pour travailler efficacement avec les LLMs, on doit les guider d'une manière qui les aide à produire les meilleures réponses. Cela implique de mettre en place un processus structuré pour s'assurer que le modèle sait exactement ce qu'on attend de lui. En fournissant des exemples clairs et en guidant le modèle à travers la tâche, on peut l'aider à comprendre comment donner ses processus de pensée, des mots-clés, et des réponses.

#Notre Algorithme d'Explicabilité

On a développé un algorithme qui s'appuie sur les méthodes existantes mais les rend plus efficaces. Notre méthode se compose de deux étapes principales :

1. Identifier les régions de contexte suffisantes qui aident le modèle à répondre correctement aux questions.
2. Trouver les mots-clés nécessaires au sein de ces régions qui sont importants pour générer des réponses précises.

Cette approche minimise le nombre de fois où on doit appeler les API du modèle, réduisant ainsi les coûts et rendant le processus plus gérable.

#Trouver des Régions Suffisantes

Pour la première étape, on divise le contexte en parties plus petites. On considère ces parties comme des régions candidates et on vérifie lesquelles mènent à des réponses correctes. Si une région permet au modèle de répondre correctement, on la garde comme une région suffisante.

#Détection des Mots-Clés Nécessaires

Après avoir identifié des régions suffisantes, on se concentre sur la recherche de mots-clés dans ces zones. Au lieu de masquer juste un mot, on regroupe des mots ensemble. Cela nous permet de voir quels groupes sont essentiels pour produire des réponses correctes. L'objectif est de déterminer quelles informations spécifiques le modèle a réellement besoin pour générer des réponses précises.

#Évaluation de la Fidélité

Une fois qu'on a identifié les mots-clés nécessaires et les régions suffisantes, on peut mesurer à quel point les réponses du modèle s'alignent fidèlement avec les informations clés qu'il utilise. Cela nous donne une note claire pour évaluer l'honnêteté et la fiabilité du modèle en fonction de ses auto-explications.

#Résultats Préliminaires

Nos premiers résultats montrent que notre méthode a été efficace. On l'a testée avec différentes versions de LLMs populaires, comparant à quel point elles suivaient des informations importantes dans le contexte. Les premières indications suggèrent que les nouveaux modèles performent mieux en alignant leurs explications avec le contexte pertinent.

#Travaux Connexes

Il y a eu beaucoup de recherches sur la façon d'expliquer les LLMs, surtout ceux qui ne fournissent que des sorties textuelles. Certaines études se concentrent sur des méthodes qui impliquent de modifier l'entrée pour voir comment le modèle réagit. D'autres ont mis en avant le besoin de meilleures façons d'évaluer l'impact de différents mots et phrases sur les décisions du modèle.

Plusieurs techniques ont émergé pour aider à expliquer les décisions du modèle, mais beaucoup ont encore du mal face au manque d'accès au fonctionnement interne des modèles commerciaux. Notre méthode cherche à simplifier ce processus et à fournir des aperçus plus précis sur la façon dont les modèles arrivent à leurs conclusions.

#Résumé et Directions Futures

On a proposé une nouvelle approche pour évaluer à quel point les LLMs expliquent leurs réponses en se basant sur le contexte local et sur leurs propres mots-clés. En se concentrant sur des zones clés du contexte et en utilisant une métrique unique, on peut mieux évaluer le comportement des modèles. À l'avenir, on prévoit de tester cette méthode sur une gamme plus large de jeux de données questions-réponses et d'examiner comment améliorer le taux de succès en matière d'explicabilité tout en gérant les coûts. Ce travail continuera d'évoluer, offrant des aperçus plus approfondis sur le fonctionnement des LLMs et sur la façon dont on peut faire confiance à leurs sorties.