論文の概要: On Hallucination and Predictive Uncertainty in Conditional Language Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15025v1
• Date: Sun, 28 Mar 2021 00:32:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 09:17:05.703928
• Title: On Hallucination and Predictive Uncertainty in Conditional Language Generation
• Title（参考訳）: 条件言語生成における幻覚と予測不確かさについて
• Authors: Yijun Xiao, William Yang Wang
• Abstract要約: 高い予測の不確実性は幻覚の確率が高い。 認識的不確実性は、アレエータ的あるいは全体的不確実性よりも幻覚の指標である。 提案したビームサーチ変種との幻覚を抑えるため、標準メートル法で取引性能のより良い結果を得るのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.18783678114325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite improvements in performances on different natural language generation tasks, deep neural models are prone to hallucinating facts that are incorrect or nonexistent. Different hypotheses are proposed and examined separately for different tasks, but no systematic explanations are available across these tasks. In this study, we draw connections between hallucinations and predictive uncertainty in conditional language generation. We investigate their relationship in both image captioning and data-to-text generation and propose a simple extension to beam search to reduce hallucination. Our analysis shows that higher predictive uncertainty corresponds to a higher chance of hallucination. Epistemic uncertainty is more indicative of hallucination than aleatoric or total uncertainties. It helps to achieve better results of trading performance in standard metric for less hallucination with the proposed beam search variant.
• Abstract（参考訳）: 異なる自然言語生成タスクのパフォーマンスは改善されているが、深いニューラルモデルは、誤ったあるいは存在しない事実を幻覚させる傾向がある。 異なるタスクに対して異なる仮説が提案され、個別に検討されるが、これらのタスクの体系的な説明は得られない。 本研究では,条件言語生成における幻覚と予測の不確かさの関連性を示す。 画像キャプションとデータ対テキスト生成の両方におけるそれらの関係を調べ、幻覚を減少させるビーム探索の簡単な拡張を提案する。 分析の結果,高い予測不確実性は幻覚の確率が高いことがわかった。 てんかんの不確実性は、失語症や全不確実性よりも幻覚を示す。 提案したビームサーチ変種との幻覚を抑えるため,標準メートル法での取引性能の向上に寄与する。

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