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/2311.05232v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 12:42:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:34:08.559480
• 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となった。 LLMは幻覚を起こす傾向があり、可視だが非現実的な内容を生成する。 この現象は、実世界の情報検索システムにおけるLCMの信頼性に対する重大な懸念を引き起こす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.79317187623401
• License:
• Abstract: The emergence of large language models (LLMs) has marked a significant breakthrough in natural language processing (NLP), fueling a paradigm shift in information acquisition. Nevertheless, LLMs are prone to hallucination, generating plausible yet nonfactual content. This phenomenon raises significant concerns over the reliability of LLMs in real-world information retrieval (IR) systems and has attracted intensive research to detect and mitigate such hallucinations. Given the open-ended general-purpose attributes inherent to LLMs, LLM hallucinations present distinct challenges that diverge from prior task-specific models. This divergence highlights the urgency for a nuanced understanding and comprehensive overview of recent advances in LLM hallucinations. In this survey, we begin with an innovative taxonomy of hallucination in the era of LLM and then delve into the factors contributing to hallucinations. Subsequently, we present a thorough overview of hallucination detection methods and benchmarks. Our discussion then transfers to representative methodologies for mitigating LLM hallucinations. Additionally, we delve into the current limitations faced by retrieval-augmented LLMs in combating hallucinations, offering insights for developing more robust IR systems. Finally, we highlight the promising research directions on LLM hallucinations, including hallucination in large vision-language models and understanding of knowledge boundaries in LLM hallucinations.
• 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となり、情報取得のパラダイムシフトを加速させた。 それでも、LSMは幻覚を起こす傾向があり、可視だが非現実的な内容を生成する。 この現象は、実世界の情報検索(IR)システムにおけるLCMの信頼性に関する重要な懸念を引き起こし、幻覚の検出と緩和のために集中的な研究を惹きつけている。 LLMに固有のオープンエンド汎用属性を考えると、LLMの幻覚は従来のタスク固有モデルから逸脱する別の課題を示す。 このばらつきは,LLM幻覚の理解の急激さと最近の進歩の包括的概要を浮き彫りにするものである。 本調査は, LLM時代の幻覚の革新的な分類から始まり, 幻覚に寄与する要因を探求する。 次に,幻覚検出法とベンチマークについて概説する。 そこで本研究は, LLM幻覚を緩和するための代表的な方法論に移行した。 さらに、私たちは、より堅牢なIRシステムを開発するための洞察を提供する幻覚と戦うために、LLMの検索が直面している現在の限界を掘り下げる。 最後に,大きな視覚言語モデルにおける幻覚や,LLM幻覚における知識境界の理解など,LLM幻覚研究の有望な方向性を強調した。

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