論文の概要: Check Your Facts and Try Again: Improving Large Language Models with External Knowledge and Automated Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12813v1
• Date: Fri, 24 Feb 2023 18:48:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-02-27 12:44:29.614588
• Title: Check Your Facts and Try Again: Improving Large Language Models with External Knowledge and Automated Feedback
• Title（参考訳）: 事実を確認してもう一度試す - 外部知識と自動フィードバックによる大規模言語モデルの改善
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ダウンストリームタスクの多くに対して、人間のような、流動的な応答を生成することができる。 本稿では,プラグ・アンド・プレイモジュールのセットでブラックボックスのLSMを増強するLSM-Augmenterシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 127.75419038610455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs), such as ChatGPT, are able to generate human-like, fluent responses for many downstream tasks, e.g., task-oriented dialog and question answering. However, applying LLMs to real-world, mission-critical applications remains challenging mainly due to their tendency to generate hallucinations and inability to use external knowledge.This paper proposes a LLM-Augmenter system, which augments a black-box LLM with a set of plug-and-play modules. Our system makes the LLM generate responses grounded in consolidated external knowledge, e.g., stored in task-specific databases. It also iteratively revises LLM prompts to improve model responses using feedback generated by utility functions, e.g., the factuality score of a LLM-generated response. The effectiveness of LLM-Augmenter is empirically validated on two types of mission-critical scenarios, task-oriented dialog and open-domain question answering. LLM-Augmenter significantly reduces ChatGPT's hallucinations without sacrificing the fluency and informativeness of its responses. We make the source code and models publicly available.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、タスク指向のダイアログや質問応答など、多くの下流タスクに対して、人間のような流動的な応答を生成することができる。 しかし,LLMを実世界のミッションクリティカルな応用に適用することは,主に幻覚を発生させる傾向と外部知識を利用できないために困難であり,プラグイン・アンド・プレイモジュールのセットでブラックボックスLLMを増強するLLM-Augmenterシステムを提案する。 本システムでは,タスク固有のデータベースに格納された外部知識に基づく応答をllmが生成する。 また、LCMが生成した応答の事実性スコアなどのユーティリティ関数によって生成されるフィードバックを用いて、LCMプロンプトを反復的に改善する。 LLM-Augmenterの有効性は、2種類のミッションクリティカルなシナリオ、タスク指向対話とオープンドメイン質問応答で実証的に検証されている。 LLM-AugmenterはChatGPTの幻覚を、その周波数と応答の伝達性を犠牲にすることなく著しく減少させる。 ソースコードとモデルを公開しています。

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