NeurIPS 2024 | 可信大模型挑战：噪声思维链提示下的鲁棒推理，准确率直降40%

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NoRa 数据集的样本在构建数据集时，我们通过插入 Noisy Thoughts 来生成噪声思维链，这些噪声仅影响推理链的细节，而不改变问题和最终答案的正确性。此外，我们使用不同的噪声比例（Noise Ratio，即 Noisy Thoughts 占所 Thoughts 的比例，如 0.3、0.5、0.8）来控制任务的困难程度，Noise Ratio 越大任务难度也越大。NoRa 数据集的统计信息如图 4 所示。图 4. NoRa 数据集的统计信息NoRa 数据集 测评结果我们以 GPT-3.5-Turbo 为 base model，测试了其在 NoRa 上的表现，并且对比了多种去噪方法。这些去噪方法可以分为两类：自我纠正方法（Self-correction）：包括 Intrinsic Self-correction (ISC) [4] 和 Self-polish (SP) [5]；自我一致性方法（Self-consistency）：包括 SmoothLLM (SM) [6]，Self-denoise (SD) [7] 和 Self-consistency (SC) [8]。图 5. 各种去噪方法 在 NoRa 数据集上的测评结果实验结果（图 5）表明：无论采取哪种现有方法，LLM 都会受到噪声思维链的严重影响。具体来说，存在不相关噪声时，各方法的性能下降了 0.2% – 25.3%；存在不准确噪声时，各方法的性能下降了 0.1% – 54.0%；在 NoRa 的大多数任务中，自我纠正方法的表现不佳；自一致性方法可以在一定程度上缓解噪声的影响，但无法做到真正的数据去噪。此外，我们还进行了各种消融研究，来探索不同因素对 NoRa 数据集评估结果的影响（见图 6），我们发现：调整温度系数可以改善模型在噪声思维链下的推理性能；使用更多的噪声示例可以提高大多数任务的推理性能；不同的大语言模型普遍容易受到噪声思维链的影响。图 6. 消融实验：(左) 温度系数对性能的影响；(中) 示例个数对性能的影响；(右) 各种模型的性能方法：CD-CoT根据测评结果，大语言模型在应对噪声思维链提示时，其自身的去噪能力非常有限；即便使用自我纠正或自一致性方法，效果仍不理想。因此，我们认为有必要引入外部监督信号来增模型鲁棒性，且这种监督信号既要足以实现去噪，又要在实际应用中切实可行。对此，我们提出了一种简单有效的去噪推理方法， CD-CoT（Contrastive Denoising with Noisy Chain of Thoughts）。CD-CoT 借鉴了对比学习的思路，通过让 LLM 显式地对比有噪和干净的思维链，从而识别出噪声信息。方法主要包括四个关键步骤，步骤 1&2 进行显式的去噪，步骤 3&4 进行精细推理并获得最终答案。四个步骤具体如下：改写思维链：借助一个干净的思维链示例，引导 LLM 通过对比改写和纠正噪声思维链，并生成多个改写的思维链（见图 7 step1）；选择思维链：通过答案匹配，筛选出改写后答案不变的思维链，形成精炼的候选集；再从中随机选取一定数量的思维链，用于后续的推理（见图 7 step2）；探索推理链：将选取的思维链排列成不同的上下，与目标问题一同输入给 LLM，并采用较高的温度参数进行多次重复推理，以探索多样的推理路径（见图 8 step3）；答案投票：将所有得到的答案进行投票，得到最终答案（见图 8 step4）。完整的 CD-CoT 算法请见图 9。图 7. CD-CoT 算法的步骤 1&2图 8. CD-CoT 算法的步骤 3&4图 9. 完整的 CD-CoT 算法CD-CoT 实验结果我们在 NoRa 数据集上全面测试了 CD-CoT，并对比了多个需要额外监督信息的去噪方法（见图 10），我们发现：当面对噪声思维链时，与 base model 相比，CD-CoT 在所有数据集上的性能均有显著提升，准确率均提升幅度达到 17.8%；CD-CoT 对高噪声表现出显著的抵抗力，尤其在更具挑战的数学推理任务中。图 10. 各种需要额外监督信息的方法 在 NoRa 数据集上的测评结果此外，通过诸多消融实验，我们发现：关于 CD-CoT 超参数的消融实验结果显示，干净的思维链示例在 CD-CoT 中扮演着关键的角色；当变化 N，M，C 等超参数的取值时，准确性仅呈现出细微的变化（见图 11）。在论中，我们默认采用 M 设为 2 的 CD-CoT 示例，以在效率和效果之间取得衡；CD-CoT 在不同的 LLM 上具有良好的泛化能力，与 base model（GPT-3.5-Turbo 和 Gemini-Pro）相比，其准确率分别提高了 23.4% 和 21.6%，并超越了所有基线方法（见图 12）。图 11. 关于 CD-CoT 超参数的消融研究图 12. 关于 CD-CoT 在不同 LLM 上的效果的消融研究更多的实验分析和技术细节，请移步参阅我们的论及源码，我们也将持续更本工作的内容。我们希望通过这项工作，呼吁人们更多地关注 LLM 推理的鲁棒性问题，并开展关于大模型推理鲁棒性的探讨与研究。非常感谢大家关注我们的工作！参考献[1] Wei J， Wang X， Schuurmans D， et al. Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models. NeurIPS 2022.[2] Shi F， Chen X， Misra K， et al. Large language models can be easily distracted by irrelevant context. ICML 2023.[3] Tian Q， Zhu H， Wang L， et al. R3 Prompting: Review， Rephrase and Resolve for Chain-of-Thought Reasoning in Large Language Models under Noisy Context. EMNLP 2023.[4] Huang J， Chen X， Mishra S， et al. Large language models cannot self-correct reasoning yet. ICLR 2024.[5] Xi Z， Jin S， Zhou Y， et al. Self-polish: Enhance reasoning in large language models via problem refinement. EMNLP 2023.[6] Robey A， Wong E， Hassani H， et al. Smoothllm: Defending large language models against jailbreaking attacks. Arxiv 2023.[7] Zhang Z， Zhang G， Hou B， et al. Certified robustness for large language models with self-denoising. Arxiv 2023.[8] Wang X， Wei J， Schuurmans D， et al. Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models. ICLR 2023.课题组介绍香港浸会大学可信机器学习和推理课题组 (TMLR Group) 由多名青年教授、博士后研究员、博士生、访问博士生和研究助理同组成，课题组隶属于理学院计算机系。课题组专攻可信表征学习、可信基础模型、基于因果推理的可信学习等相关的算法，理论和系统设计以及在自然科学上的应用，具体研究方向和相关成果详见本组 GitHub (https://github.com/tmlr-group)。课题组由科研基金以及工业界科研基金资助，如香港研究资助局杰出青年学者计划，国家自然科学基金面上项目和青年项目，以及微软、英伟达、字节跳动、百度、阿里、腾讯等企业的科研基金。青年教授和资深研究员手把手带，GPU 计算资源充足，长期招收多名博士后研究员、博士生、研究助理和研究实习生。此外，本组也欢迎自费的访问博士后研究员、博士生和研究助理申请，访问至少 3-6 个月，支持远程访问。有兴趣的同学请发送个人简历和初步研究计划到邮箱 (bhanml@comp.hkbu.edu.hk)。©THE END转载请联系本公众号获得授权投稿或寻求报道：liyazhou@jiqizhixin.com