論文の概要: Towards Mitigating Hallucination in Large Language Models via Self-Reflection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06271v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 03:05:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-11 20:57:09.349149
• Title: Towards Mitigating Hallucination in Large Language Models via Self-Reflection
• Title（参考訳）: 自己回帰による大規模言語モデルにおける幻覚緩和に向けて
• Authors: Ziwei Ji, Tiezheng Yu, Yan Xu, Nayeon Lee, Etsuko Ishii, Pascale Fung
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、質問応答(QA)タスクを含む生成的および知識集約的なタスクを約束している。 本稿では,広範に採用されているLCMとデータセットを用いた医療再生QAシステムにおける幻覚現象を解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.2543947174318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown promise for generative and knowledge-intensive tasks including question-answering (QA) tasks. However, the practical deployment still faces challenges, notably the issue of "hallucination", where models generate plausible-sounding but unfaithful or nonsensical information. This issue becomes particularly critical in the medical domain due to the uncommon professional concepts and potential social risks involved. This paper analyses the phenomenon of hallucination in medical generative QA systems using widely adopted LLMs and datasets. Our investigation centers on the identification and comprehension of common problematic answers, with a specific emphasis on hallucination. To tackle this challenge, we present an interactive self-reflection methodology that incorporates knowledge acquisition and answer generation. Through this feedback process, our approach steadily enhances the factuality, consistency, and entailment of the generated answers. Consequently, we harness the interactivity and multitasking ability of LLMs and produce progressively more precise and accurate answers. Experimental results on both automatic and human evaluation demonstrate the superiority of our approach in hallucination reduction compared to baselines.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、質問応答(QA)タスクを含む生成的および知識集約的なタスクを約束している。 しかし、実際的な展開は依然として課題に直面している。特に「幻覚」の問題は、モデルが妥当な音を出すが不適切な情報を生成することである。 この問題は、専門的な概念や潜在的な社会的リスクによって、医療分野で特に重要になる。 本稿では,広範に採用されているLCMとデータセットを用いた医療再生QAシステムにおける幻覚現象を解析する。 本研究は,幻覚を中心に,一般的な問題解答の同定と理解に焦点を当てている。 この課題に取り組むために,我々は知識獲得と回答生成を組み込んだ対話型自己回帰手法を提案する。 このフィードバックプロセスを通じて,我々のアプローチは,生成した回答の事実性,一貫性,含意を着実に向上させる。 その結果, LLMの対話性とマルチタスク能力を活用し, より正確かつ正確な解が得られることがわかった。 自動評価と人的評価を併用した実験結果から,幻覚減少に対するアプローチがベースラインよりも優れていることが示された。

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