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Lecture10

Lecture10#

这份文档是关于“可信机器学习：大型语言模型及应用”的课程，第10讲的PDF笔记，由Eric Mitchell在2023年10月26日所作的客座讲座。以下是对文档内容的详细解释和分析：

1. 概览#

  • 主题: 提高大型语言模型（LLMs）的事实性。

  • 内容: 讨论了LLMs在事实性方面的问题，简要介绍了Transformers，并探讨了提高LLMs事实性的方法。

2. LLMs的事实性问题#

  • 问题: LLMs能够生成令人信服但并不总是正确的内容。

  • 例子: 引用了关于谷歌AI聊天机器人Bard和“新Bing”在处理事实性问题时出现错误的案例。

3. Transformers概述#

  • Transformers: 介绍了Transformers的基本工作原理，包括嵌入步骤、自注意力机制、多层感知机（MLP）和残差连接。

  • 自回归Transformer: 解释了自回归Transformer如何通过预测下一个词/像素/标记来生成文本。

4. 提高LLMs的事实性#

  • 当前LLMs的问题: 当前LLMs不能被信任，需要探索提高其事实性的方法。

  • 问题: 讨论了如何确定LLMs是否能够对事实性进行编码。

5. LLMs是否能够编码事实性#

  • 问题: 探讨了LLMs是否能够对语句的真实性进行二元解码，以及LLMs是否提供了校准的不确定性。

6. 解码语句的真实性#

  • 策略: 提出了两种策略来解码LLMs隐藏状态中语句的真实性：有监督学习和无监督学习。

  • 研究: 引用了Burns等人（2023年）的研究，该研究表明可以通过无监督探针来预测语句的真实性，而无需任何标记数据。

7. 模型置信度与事实性#

  • 研究: Kadavath等人（2022年）研究了模型校准问题，即LLMs的置信度是否反映了答案实际正确的概率。

  • 发现: 更大的LLMs在校准方面表现得越来越好。

8. 模型不确定性与事实性#

  • 研究: Kuhn等人（2022年）探讨了模型不确定性（如预测熵）是否能够预测真实性。

9. 训练LLMs以提高事实性#

  • RLHF: 介绍了强化学习从人类反馈（RLHF）的方法，包括学习奖励模型和优化策略。

  • 问题: 讨论了为什么RLHF可能不足以提高事实性，以及如何通过自动化的事实性排名来改进LLMs。

10. 训练LLMs的具体方法#

  • 方法: Tian等人（2023年）提出了使用参考基础的事实性评分（FactScore）来训练LLMs。

  • 评估: 在长篇生成任务上评估了事实性调整的效果。

11. 结论#

  • 挑战: 构建能够产生事实性输出的系统是NLP领域的一个关键挑战。

  • 原因: LLMs拥有关于真假的内部模型，可以通过解码来预测真假，并且能够产生校准的概率。

  • 进展: 使用自动化事实性排名的强化学习可以提高事实性。

  • 未来工作: 鼓励研究者继续在提高LLMs的事实性和鲁棒性方面进行工作。

12. 联系方式#

  • 联系: Eric Mitchell提供了他的联系方式，以便于有兴趣的人进行交流和提问。

这份笔记为听众提供了关于如何提高LLMs事实性的深入分析，并探讨了当前的挑战和潜在的解决方案。通过这些内容，听众可以更好地理解LLMs在生成事实性内容方面的潜力和局限性。

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