GPT 內(nèi)部表征確實存在真實信息，哈佛學(xué)者提出 ITI 引導(dǎo)輸出走向事實方向。
大型語言模型，比如 ChatGPT 經(jīng)常會在答案中輸出錯誤信息，可能會對用戶造成誤導(dǎo)，這種現(xiàn)象也被稱為模型幻覺（hallucination）。
從直覺上看，語言模型上在訓(xùn)練中肯定是見過正確答案的，只不過在推理過程中丟失了事實信息。
最近，哈佛大學(xué)的研究人員提出了推理-時間干預(yù)（Inference-Time Intervention，ITI）技術(shù)，在推理階段對模型激活進行變換（shift），將模型輸出引導(dǎo)到事實的方向上，干預(yù)結(jié)果顯著提高了 LLaMA 模型在 TruthfulQA 基準測試中的性能，將 Alpaca 模型的真實性從 32.5% 提高到 65.1%
論文鏈接：https://arxiv.org/ pdf / 2306.03341.pdf
代碼鏈接：https://github.com/ likenneth / honest_llama
研究人員用此技術(shù)開發(fā)并開源了一個「誠實的 LLaMA」模型。
ITI 還可以通過控制超參數(shù)來調(diào)整干預(yù)強度，平衡模型的真實性和有用性；ITI 沒有修改原始模型，也基本沒有計算開銷；并且 ITI 也不需要大量的標注數(shù)據(jù)，只需要幾百個樣本即可確定事實的真實性方向。
研究結(jié)果表明，語言模型內(nèi)部表征中確實存在事實信息，不過有時在生成時選擇了錯誤事實。
ITI 讓答案更真實
已經(jīng)有相關(guān)工作在「理解 LLMs 的內(nèi)部運作機制」方面取得了進展，其中一個重要的主題是，語言模型的激活空間似乎包含可解釋的方向，在推理過程中會發(fā)揮因果作用。
研究人員基于這個想法提出了一種增強語言模型事實性的方法，即推理-時間干預(yù)，其基本思想是確定激活空間中與事實正確的語句相關(guān)的方向，然后在推理過程中向該方向變換激活。
這篇論文主要探索了如何控制模型行為，并在實驗中使用開源的 LLaMA、Alpaca 和 Vicuna 模型，不過該思想適用于所有 GPT 風(fēng)格的系統(tǒng)，但必須可以獲得模型的內(nèi)部激活和計算。
ITI 方法還需要一組有標注的問答對，用以確定與模型講真話有關(guān)的注意頭和方向。
基本設(shè)置
在數(shù)據(jù)集選擇上，研究人員選擇了 TruthfulQA，可以衡量語言模型在生成答案時是否真實。
數(shù)據(jù)集中總共包含 817 個問題，橫跨 38 個類別（例如，邏輯錯誤、陰謀和常見的混淆點），每個問題平均有 3.2 個真實的答案，4.1 個虛假的答案，以及一個由可信的在線來源支持的金標準答案；然后將 TruthfulQA 的答案重新編排，總共得到 5918 個問答對，每個數(shù)據(jù)樣本都有一個二元真實性標簽。
需要強調(diào)的是，該數(shù)據(jù)集并沒有涵蓋「真實」（truth）一詞的全部含義，想全部覆蓋也不大可能，研究人員主要關(guān)注如何避免「常見的人類誤解」，未來的研究方向會考慮擴展真實性的概念及評估。
在模型架構(gòu)上，大型語言模型主要是 Transformer 層，每層內(nèi)的主要機制為多頭注意力（MHA）和多層感知器（MLP）。
在推理過程中，每個 token 首先被嵌入到一個高維空間中，該向量作為殘差流的起點，最終每個 token 解碼為對下一個 token 分布的預(yù)測；在每一層中，MHA 由多個獨立的線性運算組成，MLP 則容納了模型中所有非線性運算。
探測真實性
想要提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的真實性，首先需要判斷模型的激活空間內(nèi)是否存在能真實性或事實性。
識別網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部表征的一個常用工具是探測（probe），即在網(wǎng)絡(luò)激活上訓(xùn)練一個分類器作為探測器以區(qū)分特定類型的輸入或輸出。
在事實性檢測上，探測器主要檢查可以區(qū)分真、假答案的注意力頭輸出值。
于 TruthfulQA 中的每個樣本，研究人員將問題 / 答案串聯(lián)在一起，并在最后一個 token 處取出頭部激活作為探測數(shù)據(jù)集；然后將數(shù)據(jù)集按 4 : 1 隨機分成訓(xùn)練集和驗證集，在訓(xùn)練集上擬合一個二元線性分類器，并使用驗證精度來衡量每個頭與基準數(shù)據(jù)性能之間的關(guān)系。
實驗結(jié)果展現(xiàn)了跨注意力頭的專用模式，對于每層的多個頭，線性探測可以達到基線模型的準確性，不過還是顯示出強大性能的潛力，比如準確率最高的是由第 14 層的第 18 個頭實現(xiàn)的，驗證準確性為 83.3%
此外，還可以看到各層之間的差異：信息主要是在前面的層中處理的，每層內(nèi)部都有一小部分注意力頭脫穎而出。
通過類似主成分分析（PCA）的方法，可以將激活空間內(nèi)的維度降低到 2，并進行可視化，可以觀察到「真實」的概念不止存在于一個方向，而是存在于一個子空間內(nèi)。
推理-時間干預(yù)
上述探測實驗描述 LLM 如何在其注意頭之間和內(nèi)部處理與事實有關(guān)的信息，還提出了一種改善基準數(shù)據(jù)集性能的技術(shù)。
如果在推理過程中進行干預(yù)，使激活向「真實」的方向轉(zhuǎn)變，那么網(wǎng)絡(luò)就有可能對基準問題提供更真實的答案。
首先，研究人員并沒有選擇對所有注意力頭進行干預(yù)，因為只有一部分注意力頭與真實性密切相關(guān)，而是只對前 K 個頭的結(jié)果進行干預(yù)，以使其具有最小的侵略性。
第二個問題在于如何確定用于變換特定頭部輸出的激活的矢量，因為真、假語句的幾何形狀都很復(fù)雜，在選擇變換激活的方向時，可以選擇與探測學(xué)到的分離超平面正交的向量，他也可以選擇連接真假分布的平均值的向量，下表中列出了不同干預(yù)方向的比較實驗。
Probe weight 方向是通過線性探針找到的方向，在這個方向上進行干預(yù)，相當(dāng)于對頭部激活做梯度下降，使其被預(yù)測為真實的概率最大化。
Mass Mean Shift 的工作原理是首先計算真實和虛假激活的平均值，然后使用從虛假平均值指向真實平均值的向量進行干預(yù)。
對比一致搜索（CCS）為在只知道內(nèi)部激活成對信息的情況下找到的方向。
研究人員在 TruthfulQA 上訓(xùn)練 CCS，對每個問題抽取一個真實的和一個錯誤的答案，由于 CCS 不接受有標簽的輸入，所以發(fā)現(xiàn)的方向有同等的機會成為真實和虛假的方向，然后使用標簽來識別真實的方向以進行干預(yù)。
研究人員首先通過驗證集上的探測精度對所有注意力頭的真假相關(guān)度進行排序。把前 K 個頭作為目標集合；然后利用訓(xùn)練集和驗證集的激活，估計沿真實方向的激活的標準偏差。
ITI 是 MHA 的一種替代形式，對于未被選中的注意頭，θ 是一個零向量，相當(dāng)于將激活沿真實方向移動 α 倍的標準差。
整個過程對每次 next token 預(yù)測都是自回歸地重復(fù)的，并且與解碼算法的選擇是正交的。
公式中有兩個關(guān)鍵參數(shù)，即干預(yù)的注意力頭數(shù)量 K 和干預(yù)強度 α，不過目前還沒有關(guān)于最佳值的理論論證，只能通過實驗探索參數(shù)的影響，并通過標準的超參數(shù)掃描確定最佳值。
從計算效率角度來看，無論干預(yù)了多少個注意力頭，ITI 只會在每一層增加一個常數(shù)向量，可以認為干預(yù)措施的計算開銷接近于零。
實驗部分
用于對比的基線方法如下：
1. 有監(jiān)督微調(diào)（SFT）
SFT 是 RLHF 的第一階段，研究人員用問題作為提示，用交叉熵損失促使模型生成真實的答案，并懲罰錯誤的答案。
但如果只用上述操作，交叉熵損失和 KL 散度會急劇上升，所以還需要交替對問答進行有監(jiān)督訓(xùn)練和對開放網(wǎng)絡(luò)文本進行預(yù)訓(xùn)練。
2. 少樣本提示（FSP）
有研究人員發(fā)現(xiàn)，與上下文蒸餾和 RLHF 相比，indistribution 50-shot 提示在 TruthfulQA 上也是一個有競爭力的基線方法。
但由于提示策略的選擇與推理時間控制方法是正交的，研究人員對比了有 ITI 和無 ITI 的少樣本提示。
3. 指令微調(diào)（IFT）
為了了解 ITI 如何使 IFT 模型更加真實，研究人員主要選擇了兩個基于 LaMA-7B 的模型（Alpaca 和 Vicuna）執(zhí)行 ITI 操作。
研究人員首先尋找控制干預(yù)強度的超參數(shù)最佳值，最后確定 K=48 和 α=15
從結(jié)果來看，少樣本提示與 ITI 的結(jié)合取得了最佳結(jié)果。
將 ITI 應(yīng)用于指令微調(diào)模型，尋找并干預(yù)其真實性方向的實驗中可以看到，ITI 明顯比基線提高了真實性，還可以被應(yīng)用在少樣本提示或指令微調(diào)之上，不過代價是 CE 損失和 KL 散度提升相對較低
參考資料：
https://the-decoder.com/honest-llama-new-method-could-make-chatgpt-more-truthful/
本文來自微信公眾號：新智元 （ID：AI_era）
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