論文の概要: Do Large Language Models Know What They Don't Know?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18153v2
• Date: Tue, 30 May 2023 15:14:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 11:24:34.347577
• Title: Do Large Language Models Know What They Don't Know?
• Title（参考訳）: 大きな言語モデルは、彼らが知らないことを知っていますか?
• Authors: Zhangyue Yin, Qiushi Sun, Qipeng Guo, Jiawen Wu, Xipeng Qiu, Xuanjing Huang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクに優れた知識を持つ。 膨大な知識にもかかわらず、LLMはそれらが適合し理解できる情報の量によって制限されている。 本研究の目的は,LLMの自己理解能力を評価することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.65014158544011
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have a wealth of knowledge that allows them to excel in various Natural Language Processing (NLP) tasks. Current research focuses on enhancing their performance within their existing knowledge. Despite their vast knowledge, LLMs are still limited by the amount of information they can accommodate and comprehend. Therefore, the ability to understand their own limitations on the unknows, referred to as self-knowledge, is of paramount importance. This study aims to evaluate LLMs' self-knowledge by assessing their ability to identify unanswerable or unknowable questions. We introduce an automated methodology to detect uncertainty in the responses of these models, providing a novel measure of their self-knowledge. We further introduce a unique dataset, SelfAware, consisting of unanswerable questions from five diverse categories and their answerable counterparts. Our extensive analysis, involving 20 LLMs including GPT-3, InstructGPT, and LLaMA, discovering an intrinsic capacity for self-knowledge within these models. Moreover, we demonstrate that in-context learning and instruction tuning can further enhance this self-knowledge. Despite this promising insight, our findings also highlight a considerable gap between the capabilities of these models and human proficiency in recognizing the limits of their knowledge.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)には豊富な知識があり、様々な自然言語処理(nlp)タスクにおいて優れている。 現在の研究は、彼らの既存の知識におけるパフォーマンスの向上に焦点を当てている。 膨大な知識にもかかわらず、LLMはそれらが適合し理解できる情報の量によって制限されている。 したがって、自己知識と呼ばれる無知における自身の限界を理解する能力は、最重要事項である。 本研究は,llmsの自己認識能力を評価することを目的としている。 我々は,これらのモデルの応答の不確実性を検出するための自動化手法を導入し,その自己認識の新たな尺度を提供する。 さらに,5つのカテゴリと回答可能なカテゴリから回答できない質問からなる,ユニークなデータセットであるSelfAwareを導入する。 GPT-3, InstructGPT, LLaMAを含む20個のLLMを対象とし, これらのモデルに内在する自己認識能力について検討した。 さらに,インコンテキスト学習と命令チューニングが,この自己認識をさらに強化できることを実証する。 この有望な洞察にもかかわらず、我々の研究結果は、これらのモデルの能力と人間の知識の限界を認識する能力の間にかなりのギャップがあることも示している。

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