O Impacto da Desinformação nos Modelos de Linguagem
Pesquisas mostram como informações falsas afetam a confiabilidade e precisão dos modelos de linguagem.
Alina Fastowski, Gjergji Kasneci
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Índice
- Desvio de Conhecimento e Seu Impacto
- Objetivos da Pesquisa
- Como Conduzimos a Pesquisa
- Escolhendo os Modelos Certos
- Configuração do Experimento
- Tipos de Prompts
- Descobertas
- Incerteza e Retenção de Conhecimento
- Informação Aleatória Cria Confusão
- Degradação da Precisão
- Importância dessas Descobertas
- Direções Futuras
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
Modelos de Linguagem Grande (LLMs) estão se tornando uma parte grande do nosso mundo online, ajudando em tarefas como escrever, traduzir e responder perguntas. Eles podem ser muito úteis, mas também enfrentam problemas sérios, especialmente quando encontram informações falsas. Isso pode afetar a confiabilidade deles. Este artigo analisa como os LLMs lidam com desinformação, levando ao que chamamos de Desvio de Conhecimento-onde as respostas deles mudam com base em informações erradas.
Desvio de Conhecimento e Seu Impacto
Quando os LLMs recebem uma pergunta e informações incorretas ao mesmo tempo, as respostas podem mudar. Essa mudança no conhecimento pode fazer com que eles se tornem menos confiáveis. Nossa pesquisa foca em como os LLMs lidam com desinformação em cenários de perguntas e respostas. Queremos descobrir como os níveis de certeza deles mudam quando confrontados com informações falsas. Também analisamos com que frequência eles dão respostas corretas ou erradas.
Enquanto os LLMs interagem com desinformação, eles podem ficar incertos sobre suas respostas. Por exemplo, se um LLM recebe informações incorretas repetidamente, pode acabar ficando mais confiante em sua resposta errada. Essa mudança perigosa para longe da informação correta pode causar sérios problemas de confiança, especialmente quando os LLMs são usados em campos importantes como saúde e direito.
Objetivos da Pesquisa
Os principais objetivos da nossa pesquisa são:
Efeito da Informação falsa nas Respostas: Queremos ver como informações incorretas influenciam a certeza e Precisão dos LLMs ao fornecer respostas.
Efeitos de Informação Aleatória: Vamos observar o que acontece quando os modelos encontram informações aleatórias e não relacionadas e como isso afeta seu desempenho.
Vulnerabilidades dos LLMs: Queremos entender as fraquezas dos LLMs quando enfrentam desinformação e como podemos torná-los mais confiáveis.
Como Conduzimos a Pesquisa
Usamos um conjunto de dados chamado TriviaQA para nossos experimentos. Este conjunto contém pares de perguntas e respostas. Testamos diferentes LLMs, incluindo GPT-4o, GPT-3.5, LLaMA-2-13B e Mistral-7B, para ver como eles se saíam ao enfrentar informações falsas.
Escolhendo os Modelos Certos
Queríamos usar LLMs que pudessem responder perguntas sem precisar de treinamento adicional. Também queríamos modelos que mostrassem o quão confiantes eles estavam em suas respostas. Os modelos selecionados se saíram bem em tarefas de perguntas e respostas e nos permitiram acessar as probabilidades das respostas.
Configuração do Experimento
Preparamos 1000 perguntas do conjunto de dados TriviaQA. Focamos nas respostas fornecidas pelos modelos sem dar informações extras. Essa configuração ajudou a avaliar quão precisas eram suas respostas e quão incertos eles se sentiam sobre essas respostas.
Tipos de Prompts
Para conduzir nossos testes, usamos dois tipos de prompts:
Prompt de Informação Falsa (FIP): Este incluía informações incorretas relacionadas à pergunta.
Prompt de Informação Aleatória (RIP): Este continha detalhes irrelevantes não conectados à pergunta.
Também usamos diferentes instruções com esses prompts para ver como elas afetariam as respostas do modelo. Uma instrução pedia aos modelos para apenas responder a pergunta, enquanto outra os encorajava a fornecer a resposta factual correta.
Descobertas
Incerteza e Retenção de Conhecimento
Nossos resultados mostraram que quando os LLMs recebem informações falsas, sua certeza geralmente diminui, especialmente para respostas erradas. Isso significa que eles podem perder confiança ou ficar confusos. Por outro lado, quando encontram a mesma informação falsa repetidamente, geralmente se tornam mais certos sobre suas respostas erradas. Isso indica que eles podem ser enganados a acreditar em informações falsas ao longo do tempo.
Informação Aleatória Cria Confusão
Descobrimos que quando os LLMs enfrentam informações aleatórias e não relacionadas, eles ficam ainda mais incertos. Essa confusão com dados irrelevantes ficou visível em suas respostas, mostrando que o contexto importa muito na forma como os LLMs processam informações.
Degradação da Precisão
A precisão dos modelos caiu quando foram alimentados com informações falsas repetidas. Por exemplo, um modelo mostrou um declínio significativo em sua capacidade de fornecer respostas corretas quando exposto à mesma informação falsa várias vezes. Curiosamente, os modelos mostraram mais estabilidade quando estimulados com instruções verídicas. Isso sugere que guiar os modelos para serem mais verdadeiros ajuda a manter sua precisão.
Importância dessas Descobertas
Nossas descobertas destacam os riscos sérios associados à desinformação e o potencial para desvio de conhecimento nos LLMs. À medida que esses modelos são usados mais amplamente, especialmente em campos críticos, entender como lidam com informações falsas se torna crucial. Os resultados também apontam para a necessidade de métodos melhorados para tornar os LLMs mais confiáveis e resilientes contra desinformação.
Direções Futuras
No futuro, nossa pesquisa continuará a explorar como os LLMs respondem a diferentes tipos de desinformação e como podemos aumentar sua confiabilidade. Queremos estudar esses efeitos em vários conjuntos de dados e desenvolver melhores técnicas para mitigar o impacto da desinformação. Uma abordagem interessante poderia ser treinar os LLMs usando dados corretos e incorretos para ver como isso afeta seu conhecimento.
Também planejamos criar medidas de proteção para os LLMs para garantir que eles forneçam informações precisas e seguras em aplicações do mundo real. É essencial projetar sistemas que possam reconhecer e resistir à manipulação por desinformação.
Conclusão
No geral, esta pesquisa ilumina as complexidades do desvio de conhecimento em modelos de linguagem grande. A forma como esses modelos respondem a informações falsas é importante para seu desenvolvimento e aplicação contínuos. Ao entender como a desinformação afeta sua certeza e precisão, podemos trabalhar para criar modelos de linguagem mais confiáveis para o futuro. É vital aumentar sua resiliência, especialmente à medida que eles desempenham um papel maior em nossas vidas diárias e nas decisões cruciais que fazemos.
Título: Understanding Knowledge Drift in LLMs through Misinformation
Resumo: Large Language Models (LLMs) have revolutionized numerous applications, making them an integral part of our digital ecosystem. However, their reliability becomes critical, especially when these models are exposed to misinformation. We primarily analyze the susceptibility of state-of-the-art LLMs to factual inaccuracies when they encounter false information in a QnA scenario, an issue that can lead to a phenomenon we refer to as *knowledge drift*, which significantly undermines the trustworthiness of these models. We evaluate the factuality and the uncertainty of the models' responses relying on Entropy, Perplexity, and Token Probability metrics. Our experiments reveal that an LLM's uncertainty can increase up to 56.6% when the question is answered incorrectly due to the exposure to false information. At the same time, repeated exposure to the same false information can decrease the models uncertainty again (-52.8% w.r.t. the answers on the untainted prompts), potentially manipulating the underlying model's beliefs and introducing a drift from its original knowledge. These findings provide insights into LLMs' robustness and vulnerability to adversarial inputs, paving the way for developing more reliable LLM applications across various domains. The code is available at https://github.com/afastowski/knowledge_drift.
Autores: Alina Fastowski, Gjergji Kasneci
Última atualização: 2024-09-11 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2409.07085
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.07085
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
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