論文の概要: N-Critics: Self-Refinement of Large Language Models with Ensemble of Critics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18679v2
• Date: Wed, 8 Nov 2023 13:23:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 18:32:35.837862
• Title: N-Critics: Self-Refinement of Large Language Models with Ensemble of Critics
• Title（参考訳）: N-Critics: 批判の集まりを伴う大規模言語モデルの自己精製
• Authors: Sajad Mousavi, Ricardo Luna Guti\'errez, Desik Rengarajan, Vineet Gundecha, Ashwin Ramesh Babu, Avisek Naug, Antonio Guillen, Soumyendu Sarkar
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の自己補正機構を提案し,毒性や事実幻覚などの問題を緩和する。 この方法は、批評家とモデル自身のフィードバックのアンサンブルを通じてモデル出力を精査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.516095889257118
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a self-correction mechanism for Large Language Models (LLMs) to mitigate issues such as toxicity and fact hallucination. This method involves refining model outputs through an ensemble of critics and the model's own feedback. Drawing inspiration from human behavior, we explore whether LLMs can emulate the self-correction process observed in humans who often engage in self-reflection and seek input from others to refine their understanding of complex topics. Our approach is model-agnostic and can be applied across various domains to enhance trustworthiness by addressing fairness, bias, and robustness concerns. We consistently observe performance improvements in LLMs for reducing toxicity and correcting factual errors.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の自己補正機構を提案し,毒性や事実幻覚などの問題を緩和する。 この方法は、批評家とモデル自身のフィードバックのアンサンブルを通じてモデル出力を精査する。 人間の行動からインスピレーションを得て、llmが複雑なトピックに対する理解を深めるために、しばしば自己回帰に関わり、他者からのインプットを求める人に見られる自己修正過程をエミュレートできるかどうかを探求する。 我々のアプローチはモデルに依存しないものであり、公正性、偏見、堅牢性に対処することで、信頼性を高めるために様々な領域に適用することができる。 我々はLSMの性能改善を継続的に観察し、毒性を低減し、事実の誤りを修正する。

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