論文の概要: Why Does ChatGPT Fall Short in Answering Questions Faithfully?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10513v1
• Date: Thu, 20 Apr 2023 17:48:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 12:09:10.267864
• Title: Why Does ChatGPT Fall Short in Answering Questions Faithfully?
• Title（参考訳）: なぜChatGPTは疑問に答えるに足りないのか?
• Authors: Shen Zheng, Jie Huang, Kevin Chen-Chuan Chang
• Abstract要約: 複雑なオープンドメイン質問応答におけるChatGPTの失敗の解析を行う。 我々は、QA失敗に関連する3つの重要な能力(知識、知識関連、知識推論)を特定します。 その結果, モデルに詳細な外部知識を付与し, 知識関連を示唆し, 推論の指導を行うことで, モデルをより忠実に解答できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.607977873589043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models, such as ChatGPT, have demonstrated significant potential to impact various aspects of human life. However, ChatGPT still faces challenges in aspects like faithfulness. Taking question answering as a representative application, we seek to understand why ChatGPT falls short in answering questions faithfully. To address this question, we attempt to analyze the failures of ChatGPT in complex open-domain question answering and identifies the abilities under the failures. Specifically, we categorize ChatGPT's failures into four types: comprehension, factualness, specificity, and inference. We further pinpoint three critical abilities associated with QA failures: knowledge memorization, knowledge association, and knowledge reasoning. Additionally, we conduct experiments centered on these abilities and propose potential approaches to enhance faithfulness. The results indicate that furnishing the model with fine-grained external knowledge, hints for knowledge association, and guidance for reasoning can empower the model to answer questions more faithfully.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデルの最近の進歩は、人間の生活の様々な側面に影響を与える大きな可能性を示している。 しかし、ChatGPTは誠実さなどの側面で依然として課題に直面している。 質問応答を代表的アプリケーションとして捉え、なぜChatGPTが質問に忠実に答えないのかを理解する。 この問題に対処するため,我々はchatgptの障害を複雑なオープンドメイン質問応答で分析し,その障害下の能力を特定する。 具体的には、chatgptの失敗を理解、事実性、特異性、推論の4つのタイプに分類する。 さらに、QA失敗に関連する3つの重要な能力、すなわち、知識記憶、知識関連、知識推論を指摘します。 また,これらの能力に着目した実験を行い,忠実性を高めるための潜在的アプローチを提案する。 その結果, モデルに詳細な外部知識を付与し, 知識関連を示唆し, 推論の指導を行うことで, モデルをより忠実に解答できる可能性が示唆された。

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