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Lecture7

Lecture7#

这份PPT是关于如何确保大型语言模型（LLM）生成的响应具有可靠性和可信度的讨论，特别是在知识基础的上下文中。由Anupam Datta、John Mitchell和Ankur Taly在斯坦福大学的CS329T课程中进行。以下是对PPT内容的详细解释和分析，以及相应的课程笔记。

1. LLM的挑战#

  • 幻觉问题：LLM可能会生成不准确或虚构的内容。

  • 偏见问题：LLM可能会生成带有偏见的内容。

2. 基础性（Grounding）#

  • 定义：如果LLM响应中的每个声明都可以归因于知识库中的某个文档，则认为该响应是基础性的。

  • 权威性：根据不同的用例，权威性可能有所不同。

3. 支持基础性响应#

  • 知识源：LLM需要一个知识源，可能是向量数据库或代理。

  • 检索增强生成（RAGs）：使用RAGs来提供相关问题的上下文。

4. 验证响应的基础性#

  • RAG三元组：考虑上下文的相关性、响应的基础性和答案的相关性。

  • 查询规划：对于更复杂的查询，生成查询计划，将查询分解为子查询，并对每个子查询执行检索。

5. 响应选择和重写#

  • 受控文本生成：使用技术如FUDGE（未来判别控制文本生成）来生成更可能基础的响应。

  • 响应修订：要求LLM在提供有关基础性的反馈时重写响应。

6. 自我一致性#

  • 假设：如果所有top-k采样响应都支持的声明更可能是事实性的。

  • 方法：使用NLI模型检查采样响应中的声明的自我一致性。

7. 回应验证#

  • 断言分解：将响应分解为声明并针对知识库进行核实。

  • NLI模型：使用自然语言推理模型来比较响应（假设）和上下文（前提）。

8. 回应验证的工作流程#

  • 句子提取器：从LLM响应中提取句子。

  • NLI模型：为每个句子生成报告，包括得分和引用。

9. 回应验证的挑战#

  • 精确度问题：不需要验证的句子可能获得高的NLI分数。

  • 召回率问题：单个句子中的多个声明可能没有被单个来源证实。

10. 回应验证的改进#

  • 动态上下文：提供额外的“上下文”输入给NLI。

  • 自我一致性：检查声明是否在多个响应中一致。

11. 回应选择#

  • 采样：从LLM中采样多个响应，并选择具有最高基础分数的响应。

12. 回应修订#

  • 反馈：向LLM提供反馈，突出显示哪些句子/声明是无基础的。

课程笔记总结#

  • LLM挑战：了解LLM可能生成不准确或有偏见的内容的问题。

  • 基础性：学习如何定义和实现LLM响应的基础性。

  • 支持基础性响应：探索使用RAGs和查询规划来支持基础性响应。

  • 验证响应：学习如何通过断言分解和NLI模型来验证响应的基础性。

  • 回应验证工作流：了解如何为LLM响应生成报告，包括得分和引用。

  • 回应验证挑战：认识到回应验证过程中可能遇到的精确度和召回率问题。

  • 回应验证改进：学习如何通过动态上下文和自我一致性来改进回应验证。

  • 回应选择：了解如何通过采样和选择具有最高基础分数的响应来改进LLM的输出。

  • 回应修订：探索如何通过提供反馈来修订LLM的响应。

这份PPT提供了对确保LLM生成的响应具有可靠性和可信度的全面了解，包括基础性的定义、支持基础性响应的技术、验证和改进这些响应的方法。通过这些课程笔记，学习者可以更好地理解如何提高LLM在各种应用中的性能和可信度。

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