論文の概要: Statistical Knowledge Assessment for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10519v2
• Date: Sat, 28 Oct 2023 07:58:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 22:26:06.278272
• Title: Statistical Knowledge Assessment for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの統計的知識評価
• Authors: Qingxiu Dong, Jingjing Xu, Lingpeng Kong, Zhifang Sui and Lei Li
• Abstract要約: ファクトイドの問題に関する様々なプロンプトを考慮すれば、大きな言語モデル(LLM)は事実的に正しい答えを確実に生成できるだろうか? LLMの事実知識を評価する統計的手法であるKaRRを提案する。 この結果から,同じバックボーン構造を持つLLMの知識はスケーリング法則に則っており,命令追従データに基づくチューニングは,実際に正しいテキストを確実に生成するモデルの能力を損なう場合があることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.07989821512128
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given varying prompts regarding a factoid question, can a large language model (LLM) reliably generate factually correct answers? Existing LLMs may generate distinct responses for different prompts. In this paper, we study the problem of quantifying knowledge contained in an LLM regarding a given set of facts. We propose KaRR, a statistical approach to assess factual knowledge for LLMs. The main idea is to estimate the ratio of LLM generating text corresponding to the answer entity given diverse prompts of the subject and the querying relation, versus it generating by random chances. Our assessment suite contains a comprehensive set of 994,123 entities and 600 relations, with 1,395,905 text aliases. We use our method to evaluate 20 LLMs of various sizes, including LLaMA, Alpaca, OPT, etc. Experiments show that our results have a strong correlation (0.43 Kendall's $\tau$) with the results of human assessment on LLMs. Our results reveal that the knowledge in LLMs with the same backbone architecture adheres to the scaling law, while tuning on instruction-following data sometimes compromises the model's capability to generate factually correct text reliably.
• Abstract（参考訳）: 事実的質問に関するさまざまなプロンプトを考えると、大規模言語モデル(llm)は事実的正しい回答を確実に生成できるのだろうか? 既存のLSMは異なるプロンプトに対して異なる応答を生成する。 本稿では,与えられた事実集合に関するllmに含まれる知識の定量化の問題について検討する。 LLMの事実知識を評価する統計的手法であるKaRRを提案する。 主案は、被験者の多様なプロンプトとクエリ関係を与えられた回答エンティティに対応する LLM 生成テキストの比率と、ランダムな確率で生成するテキストの比率を推定することである。 評価スイートには、994,123個のエンティティと600個のリレーションがあり、1,395,905個のテキストエイリアスがある。 LLaMA, Alpaca, OPTなど, 様々な大きさのLLMを20個評価するために本手法を用いた。 実験の結果,LLMの人的評価結果と強い相関(0.43 Kendall's $\tau$)があることが確認された。 この結果から,同じバックボーン構造を持つLLMの知識はスケーリング法則に則っており,命令追従データに基づくチューニングは,実際に正しいテキストを確実に生成するモデルの能力を損なう場合があることがわかった。

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