論文の概要: Halo: Estimation and Reduction of Hallucinations in Open-Source Weak Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11764v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 20:12:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 17:00:59.669146
• Title: Halo: Estimation and Reduction of Hallucinations in Open-Source Weak Large Language Models
• Title（参考訳）: Halo: オープンソースの弱言語モデルにおける幻覚の推定と削減
• Authors: Mohamed Elaraby, Mengyin Lu, Jacob Dunn, Xueying Zhang, Yu Wang, Shizhu Liu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)に革命をもたらした パラメータが少ないオープンソースのLCMは、より大きなものに比べて深刻な幻覚に悩まされることが多い。 本稿では,より弱いオープンソース LLM の代表であるBLOOM 7B における幻覚の計測と低減に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.214425937541806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized Natural Language Processing (NLP). Although convenient for research and practical applications, open-source LLMs with fewer parameters often suffer from severe hallucinations compared to their larger counterparts. This paper focuses on measuring and reducing hallucinations in BLOOM 7B, a representative of such weaker open-source LLMs that are publicly available for research and commercial applications. We introduce HaloCheck, a lightweight BlackBox knowledge-free framework designed to quantify the severity of hallucinations in LLMs. Additionally, we explore techniques like knowledge injection and teacher-student approaches to alleviate hallucinations in low-parameter LLMs. Our experiments effectively demonstrate the reduction of hallucinations in challenging domains for these LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)に革命をもたらした。 研究や実用化には便利だが、パラメータが少ないオープンソースのLLMは、より大きなものに比べて深刻な幻覚に悩まされることが多い。 本稿では,研究用および商用用として公開されている,より弱いオープンソースLLMの代表であるBLOOM 7Bの幻覚の測定と低減に焦点をあてる。 我々は,LLMにおける幻覚の重症度を定量化する軽量なブラックボックス知識フリーフレームワークであるHaloCheckを紹介する。 さらに,低パラメータLDMにおける幻覚を軽減するための知識注入や教師の指導的アプローチなどの手法についても検討する。 本実験は,これらのLSMに対する挑戦領域における幻覚の減少を効果的に示すものである。

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