論文の概要: Generating Benchmarks for Factuality Evaluation of Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06908v2
• Date: Sun, 4 Feb 2024 09:07:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 05:52:30.776350
• Title: Generating Benchmarks for Factuality Evaluation of Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルのファクチュアリティ評価のためのベンチマークの作成
• Authors: Dor Muhlgay, Ori Ram, Inbal Magar, Yoav Levine, Nir Ratner, Yonatan Belinkov, Omri Abend, Kevin Leyton-Brown, Amnon Shashua, Yoav Shoham
• Abstract要約: FACTOR: Factual Assessment via Corpus Transformation, a scalable approach for LM factuality。 FACTORは、興味のある事実のコーパスをLMの正当性を評価するベンチマークに自動的に変換し、コーパスから真事実を生成する。 その結果, (i) ベンチマークスコアはモデルサイズに応じて増加し, LMが検索によって拡張されたときに向上する; (ii) ベンチマークスコアとパープレキシティは必ずしもモデルランキングに一致しない; (iii) パープレキシティとベンチマークスコアが一致しない場合, 後者はオープンエンド世代における事実性を反映する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.69950787311278
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Before deploying a language model (LM) within a given domain, it is important to measure its tendency to generate factually incorrect information in that domain. Existing methods for factuality evaluation of LLM generation focus on facts sampled from the LM itself, and thus do not control the set of evaluated facts and might under-represent domain specific or rare facts. We propose FACTOR: Factual Assessment via Corpus TransfORmation, a scalable approach for evaluating LM factuality. FACTOR automatically transforms a factual corpus of interest into a benchmark evaluating an LM's propensity to generate true facts from the corpus vs. similar but incorrect statements. We use our framework to create three benchmarks: Wiki-FACTOR, News-FACTOR and Expert-FACTOR. We show that: (i) our benchmark scores increase with model size and improve when the LM is augmented with retrieval; (ii) benchmark score and perplexity do not always agree on model ranking; (iii) when perplexity and benchmark score disagree, the latter better reflects factuality in open-ended generation, as measured by human annotators. We make our data and code publicly available in https://github.com/AI21Labs/factor.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)を特定のドメインにデプロイする前に、そのドメインで事実的に誤った情報を生成する傾向を測定することが重要である。 LLM生成の事実性評価のための既存の方法は、LM自体からサンプリングされた事実に焦点を当てており、評価された事実の集合を制御せず、ドメイン固有または稀な事実を過小に表現する可能性がある。 本稿では,lmの事実性を評価するためのスケーラブルな手法であるコーパス変換による事実評価を提案する。 FACTORは、興味のある事実のコーパスをLMの正当性を評価するベンチマークに自動的に変換し、コーパスから真事実を生成する。 我々は、Wiki-FACTOR、News-FACTOR、Expert-FACTORの3つのベンチマークを作成するためにフレームワークを使用します。 ご覧の通りです (i)我々のベンチマークスコアはモデルサイズによって増加し、LMが検索で拡張されたときに改善される。 (ii)ベンチマークスコアとパープレキシティは、必ずしもモデルランキングに一致しない。 (iii) パープレキシティとベンチマークスコアが一致しない場合、後者は、人間の注釈によって測定されるように、開放された世代の事実性をよりよく反映する。 私たちはデータとコードをhttps://github.com/AI21Labs/factorで公開しています。

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