論文の概要: Why Does ChatGPT Fall Short in Providing Truthful Answers?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10513v3
• Date: Sun, 3 Dec 2023 23:01:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 01:17:17.422212
• Title: Why Does ChatGPT Fall Short in Providing Truthful Answers?
• Title（参考訳）: なぜChatGPTは真に答えるに足りないのか?
• Authors: Shen Zheng, Jie Huang, Kevin Chen-Chuan Chang
• Abstract要約: 本稿では,ChatGPTのユーザ質問に対する誠実な回答提供における失敗について検討する。 我々は,事実性に関連する2つの重要な能力,すなわち知識記憶と知識記憶を識別する。 本研究は, モデルに詳細な外部知識を付加し, 知識リコールのための手がかりを付加することにより, 質問への回答において, モデルの事実性を高めることができることを示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.656442655938445
• 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 providing reliable and accurate answers to user questions. To better understand the model's particular weaknesses in providing truthful answers, we embark an in-depth exploration of open-domain question answering. Specifically, we undertake a detailed examination of ChatGPT's failures, categorized into: comprehension, factuality, specificity, and inference. We further pinpoint factuality as the most contributing failure and identify two critical abilities associated with factuality: knowledge memorization and knowledge recall. Through experiments focusing on factuality, we propose several potential enhancement strategies. Our findings suggest that augmenting the model with granular external knowledge and cues for knowledge recall can enhance the model's factuality in answering questions.
• 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はユーザーの質問に対して信頼性と正確な回答を提供するという課題に直面している。 真理の答えを提供する際のモデルの特定の弱点をよりよく理解するために、我々はオープンドメインの質問応答を詳細に調査する。 具体的には,ChatGPTの失敗を,理解,事実性,特異性,推測の3つに分類した。 我々はさらに、事実を最も寄与する失敗として指摘し、事実と関連する2つの重要な能力、すなわち知識記憶と知識記憶を識別する。 事実性に着目した実験を通じて,いくつかの潜在的拡張戦略を提案する。 本研究は,外部知識の粒度と知識リコールの手がかりによるモデルの強化が,質問への回答におけるモデルの事実性を高めることを示唆する。

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