論文の概要: Validating Large Language Models with ReLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15458v1
• Date: Mon, 21 Nov 2022 21:40:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-04 13:50:26.763419
• Title: Validating Large Language Models with ReLM
• Title（参考訳）: ReLMによる大規模言語モデルの検証
• Authors: Michael Kuchnik, Virginia Smith, George Amvrosiadis
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然に聞こえるテキストを生成する能力があるとして、高く評価されている。 データ記憶、バイアス、不適切な言語など、LLMのネガティブな影響に関する懸念が高まっている。 本稿では,標準正規表現を用いたLLMの検証・クエリシステムであるReLMを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.552979853457117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although large language models (LLMs) have been touted for their ability to generate natural-sounding text, there are growing concerns around possible negative effects of LLMs such as data memorization, bias, and inappropriate language. Unfortunately, the complexity and generation capacities of LLMs make validating (and correcting) such concerns difficult. In this work, we introduce ReLM, a system for validating and querying LLMs using standard regular expressions. ReLM formalizes and enables a broad range of language model evaluations, reducing complex evaluation rules to simple regular expression queries. Our results exploring queries surrounding memorization, gender bias, toxicity, and language understanding show that ReLM achieves up to 15x higher system efficiency, 2.5x data efficiency, and increased statistical and prompt-tuning coverage compared to state-of-the-art ad-hoc queries. ReLM offers a competitive and general baseline for the increasingly important problem of LLM validation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は自然に発音されるテキストを生成する能力が評価されているが、データの記憶やバイアス、不適切な言語といったllmの悪影響に関する懸念が高まっている。 残念ながら、LSMの複雑さと生成能力は、そのような懸念を検証(修正)することを困難にしている。 本研究では,標準正規表現を用いたLLMの検証・クエリシステムであるReLMを紹介する。 ReLMは言語モデルの評価を多岐にわたって形式化し、複雑な評価ルールを単純な正規表現クエリに短縮する。 以上の結果から,ReLMのシステム効率は最大15倍に向上し,データ効率は2.5倍に向上し,最先端のアドホッククエリと比較して統計的,即時的なカバレッジが向上した。 ReLMはLLM検証の重要な問題に対して、競争力と一般的なベースラインを提供する。

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