Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-contradictory Hallucinations of Large Language Models: Evaluation, Detection and Mitigation

論文の概要: Self-contradictory Hallucinations of Large Language Models: Evaluation, Detection and Mitigation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15852v3
Date: Fri, 15 Mar 2024 21:04:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-20 04:32:24.780820
Title: Self-contradictory Hallucinations of Large Language Models: Evaluation, Detection and Mitigation
Title（参考訳）: 大規模言語モデルの自己矛盾型幻覚:評価・検出・緩和
Authors: Niels Mündler, Jingxuan He, Slobodan Jenko, Martin Vechev,
Abstract要約: 大規模な言語モデル(より大きなLM)は、幻覚的内容を含むテキストを生成できる。各種の命令調整型LMの自己コントラクションに関する包括的調査を行う。本稿では,自己矛盾を効果的に検出・緩和する新しいプロンプトベースのフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.043563227694139
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large language models (large LMs) are susceptible to producing text that contains hallucinated content. An important instance of this problem is self-contradiction, where the LM generates two contradictory sentences within the same context. In this work, we present a comprehensive investigation into self-contradiction for various instruction-tuned LMs, covering evaluation, detection, and mitigation. Our primary evaluation task is open-domain text generation, but we also demonstrate the applicability of our approach to shorter question answering. Our analysis reveals the prevalence of self-contradictions, e.g., in 17.7% of all sentences produced by ChatGPT. We then propose a novel prompting-based framework designed to effectively detect and mitigate self-contradictions. Our detector achieves high accuracy, e.g., around 80% F1 score when prompting ChatGPT. The mitigation algorithm iteratively refines the generated text to remove contradictory information while preserving text fluency and informativeness. Importantly, our entire framework is applicable to black-box LMs and does not require retrieval of external knowledge. Rather, our method complements retrieval-based methods, as a large portion of self-contradictions (e.g., 35.2% for ChatGPT) cannot be verified using online text. Our approach is practically effective and has been released as a push-button tool to benefit the public at https://chatprotect.ai/.
Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデル(より大きなLM)は、幻覚的内容を含むテキストを生成できる。この問題の重要な例は自己矛盾であり、LMは同じ文脈内で2つの矛盾する文を生成する。本研究は,各種命令調整型LMの自己コントラクションに関する包括的調査を行い,評価,検出,緩和について述べる。我々の主要な評価課題は、オープンドメインテキスト生成であるが、より短い質問応答へのアプローチの適用性も示す。分析の結果,ChatGPTが生成する全文の17.7%において,自己矛盾の頻度が明らかとなった。そこで我々は,自己矛盾を効果的に検出・緩和する新しいプロンプトベースのフレームワークを提案する。また,ChatGPTを誘導すると,約80%のF1スコアが得られた。緩和アルゴリズムは、生成したテキストを反復的に洗練し、テキストの流布や報知性を保ちながら矛盾する情報を除去する。重要なことは、我々のフレームワーク全体がブラックボックスのLMに適用でき、外部知識の検索は不要である。むしろ,本手法は検索に基づく手法を補完するものであり,多くの自己矛盾(例:ChatGPTの35.2%)はオンラインテキストでは検証できない。当社のアプローチは事実上効果的で、https://chat protection.ai/.com/で一般市民に利益をもたらすプッシュボタンツールとしてリリースされています。

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