論文の概要: Contrastive Learning Reduces Hallucination in Conversations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10400v1
- Date: Tue, 20 Dec 2022 16:26:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-21 14:02:42.791814
- Title: Contrastive Learning Reduces Hallucination in Conversations
- Title（参考訳）: コントラスト学習は会話の幻覚を減少させる
- Authors: Weiwei Sun, Zhengliang Shi, Shen Gao, Pengjie Ren, Maarten de Rijke,
Zhaochun Ren
- Abstract要約: そこで我々はMixCLという対照的な学習手法を提案する。
LMの暗黙的知識抽出過程を明示的に最適化するために、新しい混合コントラスト目的を提案する。
我々は、MixCLが最先端KBベースのアプローチに匹敵する性能を実現することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.55116206021346
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Pre-trained language models (LMs) store knowledge in their parameters and can
generate informative responses when used in conversational systems. However,
LMs suffer from the problem of "hallucination:" they may generate
plausible-looking statements that are irrelevant or factually incorrect. To
address this problem, we propose a contrastive learning scheme, named MixCL. A
novel mixed contrastive objective is proposed to explicitly optimize the
implicit knowledge elicitation process of LMs, and thus reduce their
hallucination in conversations. We also examine negative sampling strategies of
retrieved hard negatives and model-generated negatives. We conduct experiments
on Wizard-of-Wikipedia, a public, open-domain knowledge-grounded dialogue
benchmark, and assess the effectiveness of MixCL. MixCL effectively reduces the
hallucination of LMs in conversations and achieves the highest performance
among LM-based dialogue agents in terms of relevancy and factuality. We show
that MixCL achieves comparable performance to state-of-the-art KB-based
approaches while enjoying notable advantages in terms of efficiency and
scalability.
- Abstract（参考訳）: 事前訓練された言語モデル(LM)は、そのパラメータに知識を格納し、会話システムで使用すると情報応答を生成できる。
しかし、LMは「幻覚(hallucination)」という問題に悩まされる。
この問題に対処するために,mixcl という対比学習方式を提案する。
lmsの暗黙的知識誘発過程を明示的に最適化し、会話における幻覚を減少させる新しい混合対照目的を提案する。
また,回収した硬質負とモデル生成負の負サンプリング戦略についても検討した。
オープンドメインの知識基底型対話ベンチマークであるウィザード・オブ・ウィキペディアで実験を行い、MixCLの有効性を評価する。
MixCLは、会話におけるLMの幻覚を効果的に低減し、関連性と事実性の観点から、LMベースの対話エージェントの中で最高のパフォーマンスを達成する。
mixclが最先端のkbベースアプローチに匹敵するパフォーマンスを実現し、効率とスケーラビリティの面で顕著なアドバンテージを享受していることを示す。
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