Fugu-MT 論文翻訳(概要): CARE-MI: Chinese Benchmark for Misinformation Evaluation in Maternity and Infant Care

論文の概要: CARE-MI: Chinese Benchmark for Misinformation Evaluation in Maternity and Infant Care

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01458v1
Date: Tue, 4 Jul 2023 03:34:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-06 18:27:24.168994
Title: CARE-MI: Chinese Benchmark for Misinformation Evaluation in Maternity and Infant Care
Title（参考訳）: CARE-MI:母子保健における誤情報評価のための中国のベンチマーク
Authors: Tong Xiang, Liangzhi Li, Wangyue Li, Mingbai Bai, Lu Wei, Bowen Wang, Noa Garcia
Abstract要約: NLPの最近の進歩は、LLMを現実世界のシナリオに適用する新しい傾向をもたらした。最新のLSMは、人間と対話するときに驚くほど流動的だが、誤情報の問題に悩まされている。本研究は,母性および乳幼児ケアの話題における誤情報評価のためのベンチマークCARE-MIを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.870774358408807
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The recent advances in NLP, have led to a new trend of applying LLMs to real-world scenarios. While the latest LLMs are astonishingly fluent when interacting with humans, they suffer from the misinformation problem by unintentionally generating factually false statements. This can lead to harmful consequences, especially when produced within sensitive contexts, such as healthcare. Yet few previous works have focused on evaluating misinformation in the long-form generation of LLMs, especially for knowledge-intensive topics. Moreover, although LLMs have been shown to perform well in different languages, misinformation evaluation has been mostly conducted in English. To this end, we present a benchmark, CARE-MI, for evaluating LLM misinformation in: 1) a sensitive topic, specifically the maternity and infant care domain; and 2) a language other than English, namely Chinese. Most importantly, we provide an innovative paradigm for building long-form generation evaluation benchmarks that can be transferred to other knowledge-intensive domains and low-resourced languages. Our proposed benchmark fills the gap between the extensive usage of LLMs and the lack of datasets for assessing the misinformation generated by these models. It contains 1,612 expert-checked questions, accompanied with human-selected references. Using our benchmark, we conduct extensive experiments and found that current Chinese LLMs are far from perfect in the topic of maternity and infant care. In an effort to minimize the reliance on human resources for performance evaluation, we offer a judgment model for automatically assessing the long-form output of LLMs using the benchmark questions. Moreover, we compare potential solutions for long-form generation evaluation and provide insights for building more robust and efficient automated metric.
Abstract（参考訳）: NLPの最近の進歩は、LLMを現実世界のシナリオに適用する新しい傾向をもたらした。最新のLSMは、人間と対話するときに驚くほど流動的だが、意図せずに事実を偽造することによって誤情報問題に悩まされる。これにより、特に医療などのセンシティブなコンテキストで生成された場合、有害な結果が発生する可能性がある。しかし、LLMの長期化における誤情報の評価、特に知識集約的な話題に焦点を当てた以前の研究はほとんどない。さらに、LLMは様々な言語でうまく機能することが示されているが、誤情報評価は主に英語で行われている。そこで本研究では,LCM誤情報評価のためのベンチマークCARE-MIを提案する。 1)敏感な話題、具体的には母性及び乳幼児ケア領域 2) 英語以外の言語,すなわち中国語。最も重要なことは、他の知識集約型ドメインや低リソース言語に転送可能な長文生成評価ベンチマークを構築するための革新的なパラダイムを提供することです。提案するベンチマークは,LLMの広範利用と,これらのモデルが生成した誤情報を評価するためのデータセットの欠如とのギャップを埋めるものである。専門家による1,612の質問と、人間による参照が含まれている。以上の結果から,現在の中国のLSMは母性や乳幼児ケアの分野では完璧とは程遠いことが判明した。性能評価における人的資源への依存を最小限に抑えるため,ベンチマーク問題を用いてLLMの長期出力を自動的に評価する判断モデルを提案する。さらに、長期生成評価のための潜在的なソリューションを比較し、より堅牢で効率的な自動メトリクスを構築するための洞察を提供する。

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