論文の概要: Sequence-Level Certainty Reduces Hallucination In Knowledge-Grounded Dialogue Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18794v3
• Date: Fri, 12 Apr 2024 23:09:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 23:27:27.457259
• Title: Sequence-Level Certainty Reduces Hallucination In Knowledge-Grounded Dialogue Generation
• Title（参考訳）: シークエンスレベル不確実性は知識を中心とした対話生成における幻覚を減少させる
• Authors: Yixin Wan, Fanyou Wu, Weijie Xu, Srinivasan H. Sengamedu,
• Abstract要約: 知識基盤対話生成(KGDG)における幻覚に関する共通テーマとしてのシーケンスレベルの確実性を提案する。 本研究では,モデル応答における幻覚レベルと,確率的確実性と意味的確実性という2種類のシーケンスレベルの確実性との相関について検討する。 本稿では,デコード時幻覚緩和法であるCRR(Certainty-based Response Ranking)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.474760227870046
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In this work, we propose sequence-level certainty as a common theme over hallucination in Knowledge Grounded Dialogue Generation (KGDG). We explore the correlation between the level of hallucination in model responses and two types of sequence-level certainty: probabilistic certainty and semantic certainty. Empirical results reveal that higher levels of both types of certainty in model responses are correlated with lower levels of hallucination. We further propose Certainty-based Response Ranking (CRR), a decoding-time hallucination mitigation method that samples several response candidates, ranks them based on sequence-level certainty, and outputs the response with the highest certainty level. Aligning with our definitions of sequence-level certainty, we design 2 types of CRR approaches: Probabilistic CRR (P-CRR) and Semantic CRR (S-CRR). P-CRR ranks individually sampled model responses using the arithmetic mean log-probability of the entire sequence. S-CRR approaches certainty estimation from meaning-space, and ranks model response candidates based on their semantic certainty level as measured by an entailment-based Agreement Score (AS). Through extensive experiments across 3 KGDG datasets, 3 decoding methods, and 4 KGDG models, we validate the effectiveness of CRR for reducing hallucination in KGDG task.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,知識基盤対話生成(KGDG)における幻覚に関する共通テーマとして,シーケンスレベルの確実性を提案する。 本研究では,モデル応答における幻覚レベルと,確率的確実性と意味的確実性という2種類のシーケンスレベルの確実性との相関について検討する。 実験結果から, モデル応答における両タイプの確証度の高い値と幻覚の低い値との相関が示唆された。 さらにCRR(Certainty-based Response Ranking)を提案する。この手法は,複数の応答候補をサンプリングし,シーケンスレベルの確実性に基づいてそれらをランク付けし,高い確信度で応答を出力する。 シーケンスレベルの確実性の定義に従って、確率的CRR(P-CRR)とセマンティックCRR(S-CRR)の2種類のCRRアプローチを設計する。 P-CRRは、列全体の算術平均対数確率を用いて、個別にサンプリングされたモデル応答をランク付けする。 S-CRRは、意味空間からの確実性推定にアプローチし、その意味的確実性レベルに基づいてモデル応答候補をentailment-based Agreement Score (AS) によって測定する。 3つのKGDGデータセット、3つの復号法、および4つのKGDGモデルにわたる広範囲な実験を通して、我々は、KGDGタスクにおける幻覚を減らすためのCRRの有効性を検証した。

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