Достижение более высокой самоконсистентности в больших языковых моделях

Повышение согласованности великих языковых моделей

Когда LLM используются для оценки таких качеств, как правильность, точность или актуальность текста, согласованность играет решающую роль. Если LLM проявляет несогласованные суждения, то его оценки становятся ненадежными и недостоверными.

Если LLM оценивает качество аргументации, но противоречит себе, оценивая недопустимый аргумент как более логически обоснованный, чем совершенно допустимый, то он не справляется как судья разума. Его оценки теряют доверие из-за собственной логической несогласованности модели.

Когда возникают такие несоответствия, нет стабильной основы для сравнения между оценками LLM разных текстов. Если модель произвольно противоречит себе, то предложения нельзя надежно ранжировать друг против друга на основе непоследовательных оценок модели.

По сути, несогласованность разрушает основу для сравнения, которую оценки должны предоставлять в первую очередь. Если LLM не может продемонстрировать согласованное применение критериев оценки, то использование его для оценки текста теряет всю эффективность и практичность.

Таким образом, согласованность в суждениях и оценках является обязательной для LLM, применяемых для оценки качеств и характеристик текста. Без высокого уровня стабильности в своих оценках, основанных на последовательном понимании оцениваемых концепций, основа для сравнения разрушается при использовании вывода LLM в качестве формы оценки или ранжирования.

Исследование нескольких решений показывает, что согласованность между результатами сильно коррелирует с качеством. Однако существующие техники согласованности основываются на извлечении и сопоставлении готовых ответов, что ограничивает их применимость. В этой статье рассматриваются методы улучшения самосогласованности без таких ограничений, а также обоснования решений на основе реальных знаний.

Изображение от автора

Необходимость самосогласованности

Несмотря на быстрый прогресс, логические ошибки и ложные утверждения по-прежнему препятствуют надежному мышлению в современных моделях. При сложном анализе или свободной генерации модели часто противоречат себе или выдумывают необоснованные факты.

Это проявляется в двух основных аспектах – несогласованной генерации без ограничений и нелогичных выводах. При выполнении…