論文の概要: Teaching language models to support answers with verified quotes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11147v1
• Date: Mon, 21 Mar 2022 17:26:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 15:09:32.319868
• Title: Teaching language models to support answers with verified quotes
• Title（参考訳）: 検証された引用で回答を支援する言語モデルを教える
• Authors: Jacob Menick, Maja Trebacz, Vladimir Mikulik, John Aslanides, Francis Song, Martin Chadwick, Mia Glaese, Susannah Young, Lucy Campbell-Gillingham, Geoffrey Irving, Nat McAleese
• Abstract要約: オープンブック”QAモデルをトレーニングし、その一方で、その主張に関する具体的な証拠を引用しています。 2800億のパラメータモデルであるGopherCiteは、高品質なサポートエビデンスで回答を生成し、不確実な場合には回答を控えることができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.296242080730831
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent large language models often answer factual questions correctly. But users can't trust any given claim a model makes without fact-checking, because language models can hallucinate convincing nonsense. In this work we use reinforcement learning from human preferences (RLHP) to train "open-book" QA models that generate answers whilst also citing specific evidence for their claims, which aids in the appraisal of correctness. Supporting evidence is drawn from multiple documents found via a search engine, or from a single user-provided document. Our 280 billion parameter model, GopherCite, is able to produce answers with high quality supporting evidence and abstain from answering when unsure. We measure the performance of GopherCite by conducting human evaluation of answers to questions in a subset of the NaturalQuestions and ELI5 datasets. The model's response is found to be high-quality 80\% of the time on this Natural Questions subset, and 67\% of the time on the ELI5 subset. Abstaining from the third of questions for which it is most unsure improves performance to 90\% and 80\% respectively, approaching human baselines. However, analysis on the adversarial TruthfulQA dataset shows why citation is only one part of an overall strategy for safety and trustworthiness: not all claims supported by evidence are true.
• Abstract（参考訳）: 最近の大きな言語モデルは、しばしば事実の質問に正しく答える。 しかし、言語モデルは説得力のあるナンセンスを幻覚させる可能性があるため、ユーザーは事実チェックなしでモデルが主張するものを信用できない。 この研究では、人間の嗜好から強化学習(RLHP)を用いて「オープンブック」QAモデルを訓練し、また、その主張の具体的な証拠を引用し、正当性の評価を支援する。 証拠を支持するのは、検索エンジンから見つかった複数のドキュメントや、ユーザが提供する単一のドキュメントからである。 280億のパラメータモデルであるgopherciteは、高品質な裏付けのある回答を生成でき、確信が持てなければ回答を控えることができます。 本研究では,NaturalQuestions と ELI5 データセットのサブセットにおいて,質問に対する回答の人間による評価を行うことにより,GopherCite の性能を測定した。 このモデルの応答は、このNatural Questionsサブセットの80%の時間、ELI5サブセットの67%の時間である。 最も不確実な質問の3つから得られることは、パフォーマンスをそれぞれ90\%と80\%に改善し、人間のベースラインに近づきます。 しかし、敵対的なTrathfulQAデータセットの分析は、なぜ引用が安全性と信頼性に関する全体的な戦略の一部に過ぎなかったのかを示している。

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