Migliorare l'Comprensibilità nei Grandi Modelli Linguistici

I modelli di linguaggio ampi (LLMs) sono diventati abbastanza popolari e vengono usati in molti campi come la sanità, la finanza e altro. Questi modelli sono progettati per capire e generare testi che sembrano scritti da esseri umani. Tuttavia, molti dei migliori modelli non sono aperti al pubblico; funzionano come delle scatole nere. Questo significa che gli utenti non possono facilmente capire come questi modelli prendono decisioni. Questa mancanza di trasparenza può essere un problema, soprattutto quando è importante sapere come un modello è arrivato a una specifica conclusione.

#La Sfida dell'Spiegabilità

A volte, gli LLM possono produrre risultati che sembrano accurati ma che in realtà sono errati. Questo è noto come "allucinazione." Inoltre, questi modelli tendono a generare Risposte lunghe che possono confondere le informazioni importanti. Anche quando i modelli forniscono spiegazioni per le loro risposte, queste spiegazioni potrebbero non allinearsi con come pensano realmente. Questo sottolinea l'urgenza di avere spiegazioni chiare e veritiere dei sistemi AI.

L'abilità di spiegare è fondamentale per costruire fiducia nell'AI. Aiuta gli utenti a capire come funziona un modello, consentendo agli sviluppatori di risolvere problemi, rispettare le regole e identificare i pregiudizi. Molti dei metodi esistenti per spiegare il comportamento del modello includono l'analisi di come il modello utilizza diverse parti dell'input per arrivare alle conclusioni. Tuttavia, questi metodi non funzionano bene con gli LLM commerciali perché il loro funzionamento interno non è accessibile al pubblico.

#Approcci Esistenti all'Spiegabilità

Alcune tecniche prevedono di modificare i dati di input per vedere come reagisce il modello, anche se questo spesso richiede molti tentativi. Il nostro nuovo metodo si concentra sulla comprensione degli LLM proprietari usando un modo più semplice per ottenere intuizioni su come funzionano. Questo coinvolge un metodo unico ispirato a una tecnica comunemente usata nota come "leave-one-out." Utilizzando questo metodo, possiamo trovare le parti chiave del Contesto che aiutano l'LLM a produrre risposte corrette. Rimuovendo sistematicamente parti del contesto, possiamo identificare parole importanti di cui il modello ha bisogno per dare la risposta giusta.

#Misurare la Fedeltà nei Modelli

Proponiamo un nuovo modo per controllare quanto siano fedeli gli LLM confrontando parti critiche del contesto con le auto-spiegazioni del modello. Validiamo il nostro approccio utilizzando un dataset specifico chiamato Natural Questions, composto da domande reali che gli utenti pongono. Questo dataset richiede ai modelli di leggere pezzi di informazioni da Wikipedia per rispondere alle domande in modo accurato.

#Il Dataset

Il dataset Natural Questions contiene vere domande degli utenti insieme a risposte che possono essere lunghe o brevi. Ad esempio, se qualcuno chiede quando si è verificato un evento specifico, il modello deve estrarre i dettagli rilevanti dal contesto fornito. La risposta lunga darebbe una breve panoramica dell'evento, mentre la risposta corta lo riassumerebbe concisamente.

#Definizione del Problema

Identifichiamo un nuovo compito per valutare quanto bene gli LLM spiegano le loro risposte attraverso Parole chiave dal contesto fornito. L'obiettivo è vedere se le spiegazioni del modello allineano con le parti del contesto che utilizza realmente per generare le sue risposte. Ciò implica capire quali sezioni dell'input forniscono le informazioni necessarie per la risposta del modello.

#Identificare Informazioni Chiave

Iniziamo con una domanda, un contesto e una risposta dal modello. Il modello fornisce una risposta che include il suo processo di pensiero e parole chiave dal contesto. Il nostro obiettivo è duplice:

1. Trovare le sezioni del contesto che contengono informazioni sufficienti per permettere al modello di rispondere correttamente.
2. Identificare le parole chiave specifiche in queste sezioni che sono critiche per generare la risposta corretta.

Per il nostro studio, ci concentriamo su un sottoinsieme di domande in cui il modello si comporta male senza alcun contesto. Questo assicura che le nostre valutazioni siano giuste e pertinenti.

#Valutazione delle Risposte

Valutare la qualità delle risposte degli LLM può essere complicato. Molti metodi tradizionali controllano solo se la risposta del modello corrisponde esattamente a quella prevista. Tuttavia, le risposte possono variare a causa di come funziona il linguaggio naturale. Per affrontare queste sfide, abbiamo messo insieme una nuova metrica che combina vari metodi di valutazione per creare un sistema di punteggio più completo per le risposte del modello.

#Metriche Ibride

La nostra metrica ibrida tiene conto di diversi aspetti delle risposte:

• ExactMatch: Controlla se la risposta del modello è esattamente la stessa della risposta attesa.
• NormExactMatch: Guarda a una versione normalizzata di entrambe le risposte per un confronto più equo.
• FuzzyExactMatch: Considera risposte simili ma non identiche.
• EmbedSimilarity: Misura la somiglianza tra le risposte usando un approccio matematico.
• DateMatch: Controlla specificamente se le risposte relative alle date sono formattate in modo coerente.

Combinando questi vari controlli, possiamo valutare meglio quanto bene il modello comprenda e generi le sue risposte.

#Strutturare le Interazioni con il Modello

Per lavorare in modo efficace con gli LLM, dobbiamo guidarli in un modo che li aiuti a produrre le migliori risposte. Questo implica stabilire un processo strutturato per assicurarci che il modello sappia esattamente cosa ci si aspetta. Fornendo esempi chiari e guidando il modello attraverso il compito, possiamo aiutarlo a capire come fornire processi di pensiero, parole chiave e risposte.

#Il Nostro Algoritmo di Spiegabilità

Abbiamo sviluppato un algoritmo che si basa su metodi esistenti ma li rende più efficienti. Il nostro metodo consiste in due passaggi principali:

1. Identificare le regioni sufficienti del contesto che aiutano il modello a rispondere correttamente alle domande.
2. Trovare le parole chiave necessarie all'interno di queste regioni che sono importanti per generare risposte accurate.

Questo approccio minimizza il numero di volte che dobbiamo chiamare le API del modello, riducendo i costi e rendendo il processo più gestibile.

#Trovare Regioni Sufficienti

Per il primo passaggio, dividiamo il contesto in parti più piccole. Trattiamo queste come regioni candidate e controlliamo quali portano a risposte corrette. Se una regione consente al modello di rispondere correttamente, la conserviamo come una regione sufficiente.

#Rilevare Parole Chiave Necessarie

Dopo aver identificato le regioni sufficienti, ci concentriamo sulla ricerca di parole chiave all'interno di queste aree. Invece di mascherare solo una parola, raggruppiamo le parole. Questo ci permette di vedere quali gruppi sono essenziali per produrre risposte corrette. L'obiettivo è determinare quali informazioni specifiche il modello ha davvero bisogno per generare risposte accurate.

#Valutare la Fedeltà

Una volta identificate le parole chiave necessarie e le regioni sufficienti, possiamo misurare quanto le risposte del modello si allineino fedelmente con le informazioni chiave che utilizza. Questo ci fornisce un punteggio chiaro per valutare l'onestà e l'affidabilità del modello basato sulle sue auto-spiegazioni.

#Risultati Preliminari

I nostri primi risultati mostrano che il nostro metodo è stato efficace. Lo abbiamo testato con diverse versioni di LLM popolari, confrontando quanto bene seguono informazioni importanti nel contesto. Le prime indicazioni suggeriscono che i modelli più recenti si comportano meglio nell'allineare le loro spiegazioni con il contesto pertinente.

#Lavori Correlati

C'è stata molta ricerca su come spiegare gli LLM, specialmente quelli che forniscono solo output testuali. Alcuni studi si concentrano su metodi che coinvolgono la modifica dell'input per vedere come reagisce il modello. Altri hanno evidenziato la necessità di migliori modi per valutare l'impatto di diverse parole e frasi sulle decisioni del modello.

Sono emerse diverse tecniche per aiutare a spiegare le decisioni del modello, ma molte ancora faticano per la mancanza di accesso ai meccanismi interni dei modelli commerciali. Il nostro metodo cerca di semplificare questo processo e fornire intuizioni più accurate su come i modelli arrivano alle loro conclusioni.

#Riepilogo e Direzioni Future

Abbiamo proposto un nuovo approccio per valutare quanto bene gli LLM spiegano le loro risposte basandosi sul contesto locale e sulle loro parole chiave. Concentrandoci su aree chiave del contesto e usando una metrica unica, possiamo valutare meglio il comportamento dei modelli. Andando avanti, pianifichiamo di testare questo metodo su una gamma più ampia di dataset di domande e risposte e di esaminare come migliorare il tasso di riuscita nell'abilità di spiegazione gestendo i costi. Questo lavoro continuerà a evolversi, offrendo intuizioni più profonde su come funzionano gli LLM e come possiamo fidarci dei loro output.