Évaluation des connaissances factuelles dans les modèles de langue

Les grands modèles de langage (LLMs) sont devenus de plus en plus populaires dans diverses applications. Ils sont entraînés sur d'énormes quantités de données textuelles, ce qui leur permet de générer des réponses semblables à celles des humains et de comprendre le contexte. Cependant, malgré leurs avantages, ces modèles ont du mal avec les Connaissances factuelles. Il est essentiel d'évaluer leur capacité à comprendre et à traiter les faits de manière précise.

Dans cet article, nous allons explorer une nouvelle approche pour évaluer comment les modèles de langage gèrent les connaissances factuelles. Nous allons présenter un cadre appelé BELIEF et sa variante, BELIEF-ICL. Ces cadres se concentrent sur l'examen de divers aspects du traitement des connaissances dans les modèles basés sur encodeurs et ceux basés sur décodeurs.

#L'importance d'évaluer les connaissances factuelles

Les modèles de langage visent à fonctionner comme des bases de connaissance, aidant les utilisateurs à récupérer des informations précises. Cependant, ils peuvent produire du contenu incorrect ou trompeur, connu sous le nom de hallucinations. Par conséquent, il est crucial d'examiner à quel point ces modèles comprennent bien les informations factuelles.

Évaluer les modèles de langage pour leur compréhension des faits peut aider à améliorer leur Fiabilité. En examinant leur Précision, leur Cohérence et leur confiance dans les prédictions, nous pouvons identifier des domaines à améliorer. De plus, comprendre ce qui influence leurs connaissances guidera les chercheurs dans la création de meilleurs modèles.

#Cadre de sondage des connaissances

Nous introduisons BELIEF, un cadre conçu pour sonder les connaissances factuelles dans les modèles de langage. Ce cadre évalue les modèles de langage selon différentes dimensions, y compris la précision, la cohérence et la fiabilité. Chacun de ces aspects offre des aperçus sur la façon dont les modèles gèrent les informations factuelles.

Pour améliorer le processus d'évaluation, nous avons développé un nouveau jeu de données appelé MyriadLAMA. Ce jeu de données comprend une large gamme de demandes qui visent à représenter des faits de diverses manières. En utilisant différentes demandes, nous pouvons mieux comprendre la fiabilité et la précision des modèles.

#Évaluer la compréhension factuelle dans les modèles de langage

Notre processus d'évaluation implique l'utilisation de BELIEF et MyriadLAMA sur plusieurs modèles de langage, y compris des architectures basées sur encodeurs et décodeurs. L'objectif est de nous assurer que nous pouvons évaluer de manière précise à quel point ces modèles comprennent les informations factuelles et à quel point leurs prédictions sont cohérentes.

#Mesurer la précision

Dans BELIEF, la précision est mesurée en regardant combien de demandes ont généré la bonne réponse. Ce processus implique d’agréger les résultats sur plusieurs demandes pour chaque fait. En faisant cela, nous minimisons les biais qui peuvent exister en raison d'une seule formulation ou expression.

Les fluctuations de précision sont également calculées pour évaluer à quel point les modèles sont cohérents dans leurs prédictions. Cela se fait en comparant les scores de précision les plus élevés et les plus bas de différentes demandes.

#Cohérence et fiabilité

La cohérence fait référence à la stabilité des prédictions lorsqu'on utilise différentes demandes pour le même fait. Un modèle fiable devrait maintenir un niveau de précision similaire à travers différentes demandes. Pour évaluer la cohérence, nous examinons à quelle fréquence les prédictions changent en fonction des entrées variées.

La fiabilité se concentre sur la confiance que nous pouvons accorder aux prédictions du modèle. Les modèles qui affichent une grande confiance dans leurs prédictions, mais qui ne les obtiennent pas toujours correctement, sont considérés comme trop confiants. Nous mesurons cela en comparant le niveau de confiance des prédictions du modèle avec la précision réelle.

#Le rôle de BELIEF-ICL

Outre BELIEF, il y a BELIEF-ICL, qui est conçu pour les modèles basés sur décodeurs. Contrairement aux modèles encodeurs qui utilisent des tokens masqués, les modèles décodeurs génèrent du texte de manière séquentielle. Cette approche distincte nécessite une méthode d'évaluation adaptable.

Avec BELIEF-ICL, nous considérons l'apprentissage en contexte, qui permet aux modèles d'utiliser le contexte de la demande pour générer des prédictions. Cette méthode aide les modèles à comprendre ce qui est demandé, ce qui entraîne des prédictions plus précises pour les connaissances factuelles.

#Instructions de tâche et paramètres contextuels

Lors de l'utilisation de BELIEF-ICL, nous fournissons des instructions de tâche qui guident les modèles dans leurs prédictions. Les instructions disent au modèle précisément quoi prédire, garantissant qu'il comprend le format de sortie attendu. De plus, nous explorons différents paramètres contextuels pour examiner leur effet sur la performance.

Mettre en œuvre différents contextes peut fournir des exemples précieux. Par exemple, nous pouvons présenter plusieurs faits partageant une relation commune, ce qui aide le modèle à mieux apprendre. À l'inverse, un paramètre zero-shot où aucun exemple antérieur n'est donné nous permet d'évaluer comment les modèles gèrent des contextes inconnus.

#Construction du jeu de données MyriadLAMA

MyriadLAMA est conçu pour fournir un jeu de données de sondage plus diversifié et précis pour l'évaluation factuelle. Il vise à résoudre les limitations qui existent dans d'autres jeux de données en incluant de nombreuses demandes pour chaque fait.

#Expansion des triplets de connaissances

Pour créer MyriadLAMA, nous commençons par élargir les jeux de données existants, en sélectionnant des triplets de connaissances qui consistent en un sujet, une relation et un objet. Nous générons ensuite de nouvelles demandes contextuelles en variant les expressions linguistiques et les modèles relationnels. Cette augmentation de la diversité permet une évaluation plus complète des modèles de langage.

Un avantage significatif de MyriadLAMA est sa capacité à incorporer des formes d'expressions variées. Cela aide à garantir que différentes manières de demander le même morceau de connaissance factuelle sont explorées. En conséquence, les modèles ont de meilleures chances de couvrir les connaissances qu'ils peuvent posséder.

#Création de modèles

Créer des modèles efficaces pour les demandes est crucial. Dans MyriadLAMA, nous développons manuellement plusieurs modèles relationnels pour chaque paire sujet-relation. De plus, nous utilisons des modèles génératifs pour reformuler davantage ces modèles, élargissant ainsi la quantité et la diversité du jeu de données.

Le contrôle de la qualité est vital, car nous voulons nous assurer que les modèles reflètent avec précision les relations souhaitées. Les modèles qui ne répondent pas aux critères de qualité sont affinés ou jetés.

#Évaluations expérimentales

Avec BELIEF et MyriadLAMA en place, nous réalisons des évaluations expérimentales sur divers modèles de langage. Notre objectif est de mesurer à quel point ces modèles performant sous les cadres de sondage.

#Comparaison des modèles basés sur encodeurs et décodeurs

Nous examinons à la fois les modèles basés sur encodeurs (comme BERT) et les modèles basés sur décodeurs (comme Llama2). Chaque modèle a des caractéristiques différentes qui peuvent avoir un impact sur la compréhension factuelle. Les expériences nous aident à comparer leur performance et leur fiabilité dans le traitement des connaissances.

Lors de notre évaluation, nous analysons les prédictions générées par différents modèles. Cela nous permet d'observer les forces et les faiblesses de chaque type de modèle dans le traitement des demandes factuelles.

#Aperçus sur la performance des modèles

Nos résultats révèlent des aperçus sur la façon dont les modèles gèrent les connaissances factuelles. Par exemple, nous observons que les plus grands modèles de langage tendent à mieux performer dans la compréhension factuelle, suggérant que la taille du modèle joue un rôle essentiel dans l'apprentissage.

De plus, la qualité des données d'entraînement influence la performance du modèle. Les modèles entraînés sur des jeux de données de haute qualité performent mieux dans la prédiction des connaissances factuelles que ceux entraînés sur des données moins fiables.

#Facteurs clés dans l'apprentissage des connaissances factuelles

Tout au long du processus d'évaluation, nous identifions des facteurs clés qui affectent la façon dont les modèles de langage apprennent et représentent les connaissances factuelles. Ces facteurs incluent la stratégie de pré-entraînement, la taille du modèle et la qualité des corpus de pré-entraînement.

#Stratégie de pré-entraînement

La façon dont un modèle de langage est pré-entraîné peut influencer de manière significative sa compréhension des connaissances factuelles. Différentes techniques d'entraînement peuvent produire des capacités de compréhension variées. Par exemple, les modèles entraînés à rappeler des mots complets peuvent mieux saisir le contexte au niveau des mots par rapport aux modèles qui masquent des tokens individuels.

#Taille du modèle et performance

Comme nous l'observons dans nos expériences, les modèles plus grands atteignent généralement une précision et une fiabilité plus élevées dans la prédiction des faits. Cette relation suggère que l'augmentation de la taille du modèle augmente la capacité de récupération et de compréhension des connaissances.

#Qualité des corpus de pré-entraînement

La qualité des données utilisées pendant la phase de pré-entraînement a également un impact significatif. Les modèles entraînés sur des jeux de données soigneusement sélectionnés et de haute qualité ont tendance à surpasser ceux entraînés sur des sources moins fiables. Trouver un contenu à la fois informatif et précis est crucial pour développer des modèles de langage efficaces.

#Limitations et défis

Malgré les avancées réalisées dans l'évaluation des connaissances factuelles des modèles de langage, il y a encore des limites à considérer.

#Défis liés au sondage basé sur les demandes

Les méthodes d'évaluation basées sur les demandes présentent des défis inhérents. La précision des prédictions peut dépendre fortement du choix de la demande. Certains faits peuvent être mieux exprimés sous des formes spécifiques, tandis que d'autres peinent à capturer correctement l'information.

Cette situation met en évidence la nécessité d'utiliser des demandes diversifiées pour l'évaluation. Il est essentiel de combiner différents modèles pour obtenir une compréhension plus complète des connaissances factuelles du modèle.

#Directions futures

À l'avenir, il y a des opportunités pour améliorer les cadres d'évaluation et les jeux de données. Une approche pourrait consister à extraire un sous-ensemble robuste de MyriadLAMA pour rationaliser le processus d'évaluation des connaissances factuelles.

De plus, des recherches supplémentaires peuvent être dirigées vers l'affinement du processus de création de modèles pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de qualité élevées. Explorer comment différents modèles peuvent mieux aligner leurs réponses avec les connaissances factuelles sera également bénéfique.

#Conclusion

Évaluer comment les modèles de langage gèrent les connaissances factuelles est vital pour améliorer leur fiabilité et leur précision. Le cadre BELIEF et le jeu de données MyriadLAMA offrent des possibilités intéressantes pour sonder les modèles de langage à travers diverses dimensions.

En mettant l'accent sur la précision, la cohérence et la fiabilité, nous pouvons obtenir une image plus claire de la compréhension des faits par ces modèles. Alors que nous repoussons les limites de la performance des modèles de langage, la recherche continue dans ce domaine ouvrira la voie à des applications plus robustes et dignes de confiance à l'avenir.