論文の概要: Knowing What LLMs DO NOT Know: A Simple Yet Effective Self-Detection Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17918v2
• Date: Thu, 21 Mar 2024 10:57:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 19:47:00.268992
• Title: Knowing What LLMs DO NOT Know: A Simple Yet Effective Self-Detection Method
• Title（参考訳）: LLMが知らないことを知る: シンプルで効果的な自己検出法
• Authors: Yukun Zhao, Lingyong Yan, Weiwei Sun, Guoliang Xing, Chong Meng, Shuaiqiang Wang, Zhicong Cheng, Zhaochun Ren, Dawei Yin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)タスクにおいて大きな可能性を示している。 近年の文献では、LLMは断続的に非実効応答を生成する。 本研究では,LLM が知らない質問が非現実的な結果を生成する傾向にあることを検知する新たな自己検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.24876571343749
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown great potential in Natural Language Processing (NLP) tasks. However, recent literature reveals that LLMs generate nonfactual responses intermittently, which impedes the LLMs' reliability for further utilization. In this paper, we propose a novel self-detection method to detect which questions that a LLM does not know that are prone to generate nonfactual results. Specifically, we first diversify the textual expressions for a given question and collect the corresponding answers. Then we examine the divergencies between the generated answers to identify the questions that the model may generate falsehoods. All of the above steps can be accomplished by prompting the LLMs themselves without referring to any other external resources. We conduct comprehensive experiments and demonstrate the effectiveness of our method on recently released LLMs, e.g., Vicuna, ChatGPT, and GPT-4.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)タスクにおいて大きな可能性を示している。 しかし、近年の文献では、LCMは断続的に非実効応答を発生し、LCMのさらなる利用に対する信頼性を損なうことが示されている。 本稿では,LLMが非現実的な結果を生成する傾向にある質問を検知する,新たな自己検出手法を提案する。 具体的には、まず与えられた質問に対する文章表現を多様化し、対応する回答を収集する。 次に、生成した回答間のばらつきを調べ、モデルが虚偽を生成する可能性のある疑問を特定する。 上記のステップはすべて、他の外部リソースを参照することなく、LCM自体をプロンプトすることで実現できます。 我々は、最近リリースされたLCM(例えば、Vicuna、ChatGPT、GPT-4)に対して、包括的実験を行い、本手法の有効性を実証した。

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