論文の概要: Siren's Song in the AI Ocean: A Survey on Hallucination in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01219v2
• Date: Sun, 24 Sep 2023 16:03:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 00:59:28.200590
• Title: Siren's Song in the AI Ocean: A Survey on Hallucination in Large Language Models
• Title（参考訳）: AIにおけるサイレンの歌:大規模言語モデルにおける幻覚に関する調査
• Authors: Yue Zhang, Yafu Li, Leyang Cui, Deng Cai, Lemao Liu, Tingchen Fu, Xinting Huang, Enbo Zhao, Yu Zhang, Yulong Chen, Longyue Wang, Anh Tuan Luu, Wei Bi, Freda Shi, Shuming Shi
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクで顕著な機能を示している。 LLMは時折、ユーザ入力から分岐するコンテンツを生成し、以前生成されたコンテキストと矛盾する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 116.01843550398183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities across a range of downstream tasks, a significant concern revolves around their propensity to exhibit hallucinations: LLMs occasionally generate content that diverges from the user input, contradicts previously generated context, or misaligns with established world knowledge. This phenomenon poses a substantial challenge to the reliability of LLMs in real-world scenarios. In this paper, we survey recent efforts on the detection, explanation, and mitigation of hallucination, with an emphasis on the unique challenges posed by LLMs. We present taxonomies of the LLM hallucination phenomena and evaluation benchmarks, analyze existing approaches aiming at mitigating LLM hallucination, and discuss potential directions for future research.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデル (LLM) は、様々な下流タスクにおいて顕著な能力を示してきたが、幻覚を示すための正当性に関する重要な懸念が巻き起こされている: LLM は時として、ユーザ入力から分岐するコンテンツを生成したり、以前に生成されたコンテキストに矛盾したり、確立された世界の知識と相違する。 この現象は、現実のシナリオにおけるLLMの信頼性に重大な課題をもたらす。 本稿では, 幻覚の検出, 説明, 緩和に関する最近の取り組みを, LLMがもたらすユニークな課題に焦点をあてて調査する。 本稿では, LLM幻覚現象の分類と評価ベンチマーク, LLM幻覚の緩和を目的とした既存手法の分析, 今後の研究の方向性について考察する。

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