論文の概要: A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles, Taxonomy, Challenges, and Open Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05232v1
• Date: Thu, 9 Nov 2023 09:25:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 15:40:09.136315
• Title: A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles, Taxonomy, Challenges, and Open Questions
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける幻覚に関する調査:原則,分類,課題,オープンな質問
• Authors: Lei Huang, Weijiang Yu, Weitao Ma, Weihong Zhong, Zhangyin Feng, Haotian Wang, Qianglong Chen, Weihua Peng, Xiaocheng Feng, Bing Qin, Ting Liu
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は幻覚を生じさせ、現実の事実やユーザ入力と矛盾する内容をもたらす。 本調査は, LLM幻覚の分野での最近の進歩について, 徹底的, 徹底的に概観することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.007305423982515
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of large language models (LLMs) has marked a significant breakthrough in natural language processing (NLP), leading to remarkable advancements in text understanding and generation. Nevertheless, alongside these strides, LLMs exhibit a critical tendency to produce hallucinations, resulting in content that is inconsistent with real-world facts or user inputs. This phenomenon poses substantial challenges to their practical deployment and raises concerns over the reliability of LLMs in real-world scenarios, which attracts increasing attention to detect and mitigate these hallucinations. In this survey, we aim to provide a thorough and in-depth overview of recent advances in the field of LLM hallucinations. We begin with an innovative taxonomy of LLM hallucinations, then delve into the factors contributing to hallucinations. Subsequently, we present a comprehensive overview of hallucination detection methods and benchmarks. Additionally, representative approaches designed to mitigate hallucinations are introduced accordingly. Finally, we analyze the challenges that highlight the current limitations and formulate open questions, aiming to delineate pathways for future research on hallucinations in LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現は、自然言語処理(NLP)において大きなブレークスルーをもたらし、テキスト理解と生成において顕著な進歩をもたらした。 それにもかかわらず、これらの進歩とともに、LLMは幻覚を生み出す重要な傾向を示し、結果として現実の事実やユーザ入力と矛盾する内容をもたらす。 この現象は現実のシナリオにおけるLSMの信頼性に対する懸念を提起し、これらの幻覚を検知し緩和するために注目を集める。 本研究は,llm幻覚の分野における最近の進歩について,徹底的かつ深く概観することを目的とする。 LLM幻覚の革新的な分類から始まり、幻覚に寄与する要因を掘り下げる。 その後,幻覚検出法とベンチマークの概要を概観する。 また、幻覚を緩和する代表的なアプローチも導入されている。 最後に,現在の限界を浮き彫りにしてオープン質問を定式化する課題を分析し,llmにおける幻覚研究の経路を明らかにすることを目的とした。

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