Mesurer la connaissance dans les grands modèles de langage

Les grands modèles de langage (LLMs) sont des outils qui ont beaucoup attiré l'attention grâce à leur capacité à comprendre et à générer du texte. Ils apprennent à partir d'une grande quantité de matériel écrit, en absorbant des faits et des Connaissances de diverses sources. Cependant, même si ces modèles s'en sortent bien dans de nombreuses tâches, il est important de savoir à quel point ils comprennent différents faits. C'est là que la mesure de leur connaissance devient cruciale.

#Mesurer la connaissance chez les LLMs

Ces dernières années, les chercheurs ont développé différentes techniques pour mesurer la connaissance intégrée dans ces modèles. Une méthode courante s'appelle le probing, où on demande au modèle de compléter des informations manquantes dans des phrases. Par exemple, si on demande : "Barack Obama est marié à _______", le modèle devrait pouvoir remplir le blanc avec "Michelle Obama." De telles tâches aident à évaluer combien de connaissances factuelles le modèle possède.

Cependant, il y a quelques problèmes avec les méthodes actuelles de mesure de la connaissance. Un problème est que la connaissance n'est pas toujours claire ; elle n'est pas simplement correcte ou incorrecte. Beaucoup de méthodes existantes reposent sur le classement des réponses du modèle. Cela peut entraîner des biais selon la façon dont les questions sont formulées. Par exemple, le modèle peut très bien répondre à une question mais mal à une autre, même si elles portent toutes deux sur le même fait.

Pour résoudre ces problèmes, une nouvelle approche est nécessaire pour fournir une image plus précise de ce que savent les LLMs. Cela implique d'utiliser des concepts de la théorie de l'information pour analyser l'incertitude autour des prédictions du modèle.

#Théorie de l'information et mesure de la connaissance

La théorie de l'information nous aide à comprendre comment on peut mesurer la connaissance plus efficacement. En regardant la probabilité des différentes réponses qu'un modèle donne, on peut évaluer à quel point il est sûr de certains faits. Si un modèle a une forte incertitude sur un fait, cela signifie probablement qu'il ne le connaît pas bien. À l'inverse, s'il peut prédire la réponse avec confiance, cela suggère une meilleure connaissance de ce fait.

Dans cette approche, on examine deux principales façons de mesurer la connaissance : l'Entropie et la divergence KL. Ces concepts aident à quantifier l'incertitude que le modèle montre en répondant à des questions sur des faits.

#Instillation des connaissances : méthodes et défis

Une fois qu'on a une méthode pour mesurer la connaissance, l'étape suivante est de découvrir comment instiller de nouvelles connaissances dans les LLMs. Il y a principalement deux méthodes pour y parvenir : l’instillation explicite de la connaissance et l’instillation implicite de la connaissance.

1. Instillation explicite de la connaissance : Cette méthode consiste à inclure directement l'information souhaitée dans l'invite. Par exemple, au lieu de demander : "Barack Obama est marié à _______", on pourrait écrire : "Barack Obama est marié à Michelle Obama. Barack Obama est marié à _______." En intégrant l'information directement dans la question, on facilite la tâche pour le modèle de donner la bonne réponse.

2. Instillation implicite de la connaissance : Cette méthode forme le modèle sur un ensemble de données spécifique, lui permettant d'apprendre l'information par exposition plutôt que par instruction directe. Bien que cela soit efficace, cela peut être plus gourmand en ressources et peut ne pas toujours être possible pour tous les modèles.

Décider quelle méthode utiliser est crucial. Si le fine-tuning du modèle est trop complexe ou coûteux, l’instillation explicite pourrait être le meilleur choix.

#Évaluation des métriques de connaissance

Pour déterminer l'efficacité de nos nouvelles mesures, nous avons mené diverses expériences. Nous avons utilisé des benchmarks de vérification des faits standards pour évaluer comment différentes métriques de connaissance se comportaient.

Les résultats ont montré que les nouvelles mesures surpassaient largement les méthodes de classement traditionnelles. Cela signifie que notre approche fournit une compréhension plus fiable de ce que les LLMs savent sur divers faits.

De plus, nous avons comparé les deux méthodes d’instillation de la connaissance. Les résultats ont indiqué que, bien que les deux méthodes puissent réussir à instiller des connaissances, il y avait des cas spécifiques où l’instillation explicite surpassait l’instillation implicite. Ces cas étaient principalement liés aux faits de localisation et de langue, où les méthodes implicites avaient du mal.

#Applications concrètes : Alignement factuel et détection d’Hallucinations

Nos nouvelles méthodes de mesure des connaissances ont aussi des applications pratiques. Deux domaines importants sont l'alignement factuel et la détection d'hallucinations dans le texte généré.

#Alignement factuel

L'alignement factuel se concentre sur la garantie que certains faits soient présents dans le texte généré par les LLMs. Par exemple, si on demande à un LLM de résumer la vie d'une personne bien connue, on veut s'assurer que des détails importants, comme leur conjoint ou leurs réalisations clés, soient inclus. En utilisant nos métriques, on peut vérifier à quel point le modèle intègre ces faits dans sa sortie générée.

Nous avons rassemblé un certain nombre d'entités et leurs faits associés à partir d'un grand ensemble de données et avons demandé aux LLMs de générer des résumés. En examinant le texte généré et les faits qu'il incluait, nous avons pu évaluer à quel point le modèle maintenait l'exactitude factuelle.

#Détection d’hallucinations

L’hallucination fait référence aux instances où les LLMs génèrent des informations incorrectes ou insensées. Cela peut être une préoccupation majeure, surtout dans les applications où l'exactitude factuelle est cruciale. Notre hypothèse était que les faits halluciné seraient probablement ceux dont le modèle avait moins d'informations.

Pour enquêter là-dessus, nous avons analysé les textes générés pour voir si nos métriques pouvaient aider à identifier les faits qui étaient probablement fabriqués. Nous avons proposé un modèle de classification pour différencier les faits qui apparaissaient correctement, n'apparaissaient pas, ou étaient halluciné dans les paragraphes générés.

#Résultats et observations

Nos expériences ont donné des résultats intéressants. Nous avons constaté que certains types de faits, notamment ceux liés à la localisation et à la langue, posaient des défis pour les méthodes d’instillation explicite et implicite. Ces observations suggèrent que même les modèles avancés peuvent avoir du mal avec certains types de connaissances.

Notre analyse a montré que les LLMs démontraient souvent un niveau de connaissance plus faible sur les faits qui n'apparaissaient pas dans leurs sorties par rapport à ceux qui apparaissaient. De plus, nous avons identifié des relations spécifiques qui avaient une plus grande résistance à l’hallucination. Par exemple, les faits associés à un lieu de siège ou à un employeur étaient moins susceptibles d'être fabriqués par rapport à d'autres.

En outre, nous avons observé que les cas d’instillation explicite de la connaissance échouaient parfois à mener à des prédictions précises. Cela se produisait principalement dans les cas où l'information était liée à la localisation ou à la langue.

#Conclusion

L'étude de la mesure et de la modification des connaissances factuelles dans les grands modèles de langage est essentielle pour améliorer leur efficacité et leur fiabilité. En utilisant de nouvelles méthodes basées sur la théorie de l'information pour mesurer la connaissance, nous pouvons obtenir un aperçu plus clair des faits que ces modèles comprennent.

Notre recherche fournit non seulement des métriques améliorées pour évaluer la connaissance, mais explore aussi des applications pratiques pour s'assurer que les LLMs produisent un contenu précis. À mesure que ces modèles continuent à être intégrés dans diverses applications, garantir leur fiabilité sera crucial pour leur succès.

Ce travail contribue de manière significative à l'exploration continue de la façon dont fonctionnent les LLMs, façonnant les avancées dans le traitement du langage naturel. Au fur et à mesure que les chercheurs continuent à développer de meilleures façons de mesurer et d'instiller des connaissances dans ces modèles, on peut s'attendre à des résultats encore plus précis et fiables à l'avenir.