論文の概要: Language Models (Mostly) Know What They Know

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05221v2
• Date: Wed, 13 Jul 2022 18:36:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-16 10:18:38.876082
• Title: Language Models (Mostly) Know What They Know
• Title（参考訳）: 言語モデルは、何を知っているか(特に)知る
• Authors: Saurav Kadavath, Tom Conerly, Amanda Askell, Tom Henighan, Dawn Drain, Ethan Perez, Nicholas Schiefer, Zac Hatfield Dodds, Nova DasSarma, Eli Tran-Johnson, Scott Johnston, Sheer El-Showk, Andy Jones, Nelson Elhage, Tristan Hume, Anna Chen, Yuntao Bai, Sam Bowman, Stanislav Fort, Deep Ganguli, Danny Hernandez, Josh Jacobson, Jackson Kernion, Shauna Kravec, Liane Lovitt, Kamal Ndousse, Catherine Olsson, Sam Ringer, Dario Amodei, Tom Brown, Jack Clark, Nicholas Joseph, Ben Mann, Sam McCandlish, Chris Olah, Jared Kaplan
• Abstract要約: 言語モデルが自身の主張の有効性を評価し,どの疑問に正しく答えられるかを予測する。 モデルが「P(IK)」を予測できるかどうか,質問に対する「私が知っている」確率を,特定の回答に言及せずに検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.836210010868932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study whether language models can evaluate the validity of their own claims and predict which questions they will be able to answer correctly. We first show that larger models are well-calibrated on diverse multiple choice and true/false questions when they are provided in the right format. Thus we can approach self-evaluation on open-ended sampling tasks by asking models to first propose answers, and then to evaluate the probability "P(True)" that their answers are correct. We find encouraging performance, calibration, and scaling for P(True) on a diverse array of tasks. Performance at self-evaluation further improves when we allow models to consider many of their own samples before predicting the validity of one specific possibility. Next, we investigate whether models can be trained to predict "P(IK)", the probability that "I know" the answer to a question, without reference to any particular proposed answer. Models perform well at predicting P(IK) and partially generalize across tasks, though they struggle with calibration of P(IK) on new tasks. The predicted P(IK) probabilities also increase appropriately in the presence of relevant source materials in the context, and in the presence of hints towards the solution of mathematical word problems. We hope these observations lay the groundwork for training more honest models, and for investigating how honesty generalizes to cases where models are trained on objectives other than the imitation of human writing.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルが自身の主張の有効性を評価し、どの質問に正しく答えられるかを予測することができるかどうかについて検討する。 まず、より大規模なモデルは、適切なフォーマットで提供されるとき、多種多様な選択と真/偽の質問に基づいてうまく校正されていることを示す。 このように,オープンエンドサンプリングタスクに対する自己評価を,まずモデルに回答の提案を依頼し,その回答が正しい確率「p(true)」を評価することで行うことができる。 様々なタスクでp(true)のパフォーマンス、キャリブレーション、スケーリングを奨励しているのがわかります。 自己評価のパフォーマンスは、モデルが特定の可能性の妥当性を予測する前に、モデルが自身のサンプルの多くを考慮できるようにすることでさらに向上します。 次に,質問に対する「私は知っている」確率である「P(IK)」を予測するためにモデルを訓練できるかどうかを,特定の回答に言及することなく検討する。 モデルはP(IK)を予測するのに優れ、新しいタスクではP(IK)の校正に苦労するが、タスクを部分的に一般化する。 予測されたP(IK)確率は、文脈における関連する情報源の存在、数学的単語問題の解に対するヒントの存在においても適切に増加する。 これらの観察が、より正直なモデルのトレーニングと、モデルが人間の文章の模倣以外の目的に基づいて訓練される場合に、正直がいかに一般化するかを調査する基礎となることを願っている。

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