論文の概要: Assessing the Reliability of Large Language Model Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09820v1
• Date: Sun, 15 Oct 2023 12:40:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 17:47:56.784848
• Title: Assessing the Reliability of Large Language Model Knowledge
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル知識の信頼性の評価
• Authors: Weixuan Wang, Barry Haddow, Alexandra Birch, Wei Peng
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、知識探索タスクにおける高い性能のため、知識ベースとして扱われてきた。 LLMが実際に正しい答えを連続的に生成する能力をどのように評価するか。 LLMの信頼性を直接測定するための新しい指標であるMOdel kNowledge relIabiliTy score (MONITOR)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.38870272050106
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have been treated as knowledge bases due to their strong performance in knowledge probing tasks. LLMs are typically evaluated using accuracy, yet this metric does not capture the vulnerability of LLMs to hallucination-inducing factors like prompt and context variability. How do we evaluate the capabilities of LLMs to consistently produce factually correct answers? In this paper, we propose MOdel kNowledge relIabiliTy scORe (MONITOR), a novel metric designed to directly measure LLMs' factual reliability. MONITOR computes the distance between the probability distributions of a valid output and its counterparts produced by the same LLM probing the same fact using different styles of prompts and contexts.Experiments on a comprehensive range of 12 LLMs demonstrate the effectiveness of MONITOR in evaluating the factual reliability of LLMs while maintaining a low computational overhead. In addition, we release the FKTC (Factual Knowledge Test Corpus) test set, containing 210,158 prompts in total to foster research along this line (https://github.com/Vicky-Wil/MONITOR).
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、知識探索タスクの性能が高いため、知識ベースとして扱われてきた。 LLMは通常、精度で評価されるが、この測定基準は、プロンプトや文脈変数のような幻覚誘発因子に対するLSMの脆弱性を捉えていない。 LLMが実際に正しい答えを連続的に生成する能力をどのように評価するか。 本稿では,LLMの信頼性を直接測定する手法であるMOdel kNowledge relIabiliTy scORe (MONITOR)を提案する。 MONITORは, 有効出力の確率分布と同一のLLMが生成する確率分布との距離を, プロンプトとコンテキストの異なるスタイルを用いて計算し, 計算オーバーヘッドを低く抑えながら, 実際の信頼性を評価するMONITORの有効性を実証した。 さらに、FKTC(Factual Knowledge Test Corpus)テストセットをリリースし、210,158のプロンプトを合計して、この線に沿った研究を促進する(https://github.com/Vicky-Wil/MONITOR)。

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