論文の概要: DoLa: Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03883v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 17:45:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 11:57:34.570969
• Title: DoLa: Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models
• Title（参考訳）: dola: 大きな言語モデルの事実性を改善するレイヤの対比によるデコーディング
• Authors: Yung-Sung Chuang, Yujia Xie, Hongyin Luo, Yoon Kim, James Glass, Pengcheng He
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は幻覚を起こす傾向があり、事前訓練中に見られる事実から逸脱した内容を生成する。 事前学習したLLMによる幻覚を低減するための簡単な復号法を提案する。 コントラスティング・レイヤ(DoLa)アプローチによるこのデコーディングは,事実知識をよりよく提示し,誤った事実の生成を減らすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.01926242857613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite their impressive capabilities, large language models (LLMs) are prone to hallucinations, i.e., generating content that deviates from facts seen during pretraining. We propose a simple decoding strategy for reducing hallucinations with pretrained LLMs that does not require conditioning on retrieved external knowledge nor additional fine-tuning. Our approach obtains the next-token distribution by contrasting the differences in logits obtained from projecting the later layers versus earlier layers to the vocabulary space, exploiting the fact that factual knowledge in an LLMs has generally been shown to be localized to particular transformer layers. We find that this Decoding by Contrasting Layers (DoLa) approach is able to better surface factual knowledge and reduce the generation of incorrect facts. DoLa consistently improves the truthfulness across multiple choices tasks and open-ended generation tasks, for example improving the performance of LLaMA family models on TruthfulQA by 12-17% absolute points, demonstrating its potential in making LLMs reliably generate truthful facts.
• Abstract（参考訳）: その印象的な能力にもかかわらず、大きな言語モデル(LLM)は幻覚、すなわち事前訓練中に見られる事実から逸脱したコンテンツを生成する傾向にある。 得られた外部知識の条件付けや追加の微調整を必要とせず,事前学習したllmを用いて幻覚を低減できる簡単な復号法を提案する。 本手法は,後段の層と前段の層を語彙空間に投影して得られたロジットの違いを対比し,llmにおける事実知識が一般に特定のトランスフォーマー層に局所化されていることを示すという事実を生かして,次段の分布を得る。 コントラスティング・レイヤ(DoLa)アプローチによるこのデコーディングは,事実知識をよりよく提示し,誤った事実の生成を減らすことができる。 例えば、TruthfulQA上のLLaMAファミリーモデルの性能を12-17%向上させ、LLMが真理事実を確実に生成する可能性を示している。

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