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Garantindo Consistência em Modelos de Linguagem

Frameworks de teste melhoram a confiabilidade dos modelos de linguagem pra dar respostas confiáveis.

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Modelos de linguagem, frequentemente chamados de LLMs, são programas de computador que conseguem entender e gerar texto parecido com o humano. Eles são usados em várias aplicações, como chatbots, assistentes virtuais e criação de conteúdo. Porém, esses modelos às vezes podem dar respostas inconsistentes ou faltar conhecimento importante sobre certos assuntos. Essa inconsistência pode ser problemática, especialmente quando usados em áreas importantes como navegação, saúde ou automação.

A Importância da Consistência em Modelos de Linguagem

Quando interagimos com LLMs, a gente espera que eles deem respostas confiáveis e precisas. Se um Modelo de Linguagem é inconsistente, pode confundir os usuários e levar a decisões ruins. Por exemplo, se alguém usa uma ferramenta de navegação alimentada por um LLM e recebe direções diferentes para o mesmo caminho, isso pode causar situações perigosas. Portanto, checar a consistência desses modelos é vital para garantir que eles sejam confiáveis.

Como Testamos a Consistência

Para lidar com a questão da inconsistência, desenvolvemos um método sistemático para testar esses modelos de linguagem. Criamos uma estrutura especial que usa um grafo de conhecimento, que é como um mapa de informações onde entidades (como lugares ou pessoas) e suas relações estão dispostas claramente. Essa estrutura nos permite construir casos de teste que podem investigar lacunas de conhecimento e inconsistências nas respostas dos modelos de linguagem.

O que é um Grafo de Conhecimento?

Um grafo de conhecimento é uma coleção de informações que mostra como diferentes pedaços de conhecimento se relacionam. Por exemplo, ele pode ilustrar que "Kinawley está na Irlanda" ou "A Irlanda é um país." Esse grafo nos ajuda a criar perguntas significativas que podemos fazer aos modelos de linguagem.

O Processo de Testagem

Passo 1: Extraindo Entidades e Relações

Primeiro, identificamos um conjunto de entidades importantes e suas relações a partir do grafo de conhecimento. Por exemplo, se estamos interessados em locais geográficos, podemos olhar para países, cidades e pontos turísticos. Focando nessas entidades, conseguimos gerar consultas relevantes para testar os modelos.

Passo 2: Gerando Casos de Teste

Depois de ter nossas entidades, usamos elas para criar casos de teste. Geramos perguntas que são semanticamente equivalentes, ou seja, que perguntam a mesma coisa de maneiras diferentes. Por exemplo, "Kinawley está na Irlanda?" e "A Irlanda tem Kinawley?" são duas perguntas diferentes que deviam dar a mesma resposta.

Passo 3: Avaliando as Respostas

Os modelos de linguagem respondem a essas perguntas de teste, e nós avaliamos as respostas. Checamos se as respostas são consistentes em diferentes consultas. Se o modelo dá respostas conflitantes, anotamos isso como inconsistências.

Resultados dos Nossos Testes

Nos nossos testes, descobrimos que muitos modelos de linguagem avançados mostram inconsistência em suas respostas. Especificamente, 19,2% dos testes que fizemos resultaram em pelo menos uma inconsistência. Isso é um achado significativo, pois destaca que mesmo modelos avançados podem falhar em fornecer informações confiáveis.

Tipos de Erros

Encontramos dois tipos principais de erros durante nossos testes:

  1. Erros Metamórficos: Esses ocorrem quando o modelo produz respostas diferentes para perguntas semanticamente semelhantes.
  2. Erros Ontológicos: Esses acontecem quando o modelo apresenta inconsistência com base nas relações definidas no grafo de conhecimento.

Por exemplo, se um modelo confirma que Kinawley está na Irlanda em uma consulta mas nega isso em outra, isso indica um erro metamórfico.

Lidando com Lacunas de Conhecimento

Para ajudar a melhorar as lacunas de conhecimento encontradas nesses modelos, implementamos uma abordagem de ensemble ponderado. Essa técnica combina as saídas de múltiplos modelos para criar uma resposta final mais confiável. A ideia é dar mais peso aos modelos que se saem melhor em perguntas específicas.

O Papel dos Oráculos de Teste

Para entender melhor as respostas dos modelos de linguagem, usamos oráculos de teste. Esses são ferramentas desenhadas para verificar a consistência das respostas:

  • Oráculo Metamórfico: Este oráculo examina respostas de diferentes conversas com base nas mesmas perguntas para identificar inconsistências.
  • Oráculo Ontológico: Este oráculo constrói um grafo de conhecimento com base nas respostas dadas pelo modelo e verifica se as relações que ele representa são verdadeiras ou não.

Resultados da Mitigação de Lacunas de Conhecimento

Com nossas técnicas de mitigação, descobrimos que as lacunas de conhecimento nos LLMs poderiam ser reduzidas em 32,48%. Isso é encorajador, mostrando que existem métodos para melhorar a confiabilidade desses modelos.

Desafios e Limitações

Apesar do progresso, nossos testes revelaram alguns desafios e limitações:

  • Validade de Construção: Precisamos garantir que as métricas usadas para medir a consistência sejam apropriadas e confiáveis. No entanto, nosso método pode não capturar todas as potenciais inconsistências, especialmente para respostas complexas que não podem ser reduzidas a respostas sim/não.
  • Validade Interna: Verificamos a correção da nossa abordagem através de vários testes. Porém, a dependência do grafo de conhecimento significa que quaisquer lacunas ou imprecisões nele podem afetar nossas descobertas.
  • Validade Externa: Os resultados podem não se aplicar a todos os modelos de linguagem ou Grafos de Conhecimento fora do nosso estudo. Portanto, a generalização da nossa abordagem ainda é uma questão que vale a pena explorar.

Conclusão

Em resumo, checar a consistência dos modelos de linguagem é uma tarefa essencial para garantir que eles forneçam informações confiáveis. Desenvolvemos uma estrutura que utiliza um grafo de conhecimento para identificar e lidar sistematicamente com lacunas de conhecimento. Nossas descobertas destacam a importância de abordar essas inconsistências, especialmente em aplicações críticas.

Mais trabalho é necessário para refinar os processos de teste e expandir o escopo dos testes para cobrir mais modelos e domínios de conhecimento. Continuando a analisar e melhorar a confiabilidade dos modelos de linguagem, podemos aumentar sua utilidade em várias aplicações.

Fonte original

Título: Knowledge-based Consistency Testing of Large Language Models

Resumo: In this work, we systematically expose and measure the inconsistency and knowledge gaps of Large Language Models (LLMs). Specifically, we propose an automated testing framework (called KonTest) which leverages a knowledge graph to construct test cases. KonTest probes and measures the inconsistencies in the LLM's knowledge of the world via a combination of semantically-equivalent queries and test oracles (metamorphic or ontological oracle). KonTest further mitigates knowledge gaps via a weighted LLM model ensemble. Using four state-of-the-art LLMs (Falcon, Gemini, GPT3.5, and Llama2), we show that KonTest generates 19.2% error inducing inputs (1917 errors from 9979 test inputs). It also reveals a 16.5% knowledge gap across all tested LLMs. A mitigation method informed by KonTest's test suite reduces LLM knowledge gap by 32.48%. Our ablation study further shows that GPT3.5 is not suitable for knowledge-based consistency testing because it is only 60%-68% effective in knowledge construction.

Autores: Sai Sathiesh Rajan, Ezekiel Soremekun, Sudipta Chattopadhyay

Última atualização: 2024-10-05 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2407.12830

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.12830

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/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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