論文の概要: RECALL: A Benchmark for LLMs Robustness against External Counterfactual Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08147v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 13:24:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 14:17:14.731161
• Title: RECALL: A Benchmark for LLMs Robustness against External Counterfactual Knowledge
• Title（参考訳）: RECALL:外部対実的知識に対するLCMのロバスト性ベンチマーク
• Authors: Yi Liu, Lianzhe Huang, Shicheng Li, Sishuo Chen, Hao Zhou, Fandong Meng, Jie Zhou, Xu Sun
• Abstract要約: 本研究の目的は,LLMが外部知識から信頼できる情報を識別する能力を評価することである。 本ベンチマークは,質問応答とテキスト生成という2つのタスクから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.79676144482792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: LLMs and AI chatbots have improved people's efficiency in various fields. However, the necessary knowledge for answering the question may be beyond the models' knowledge boundaries. To mitigate this issue, many researchers try to introduce external knowledge, such as knowledge graphs and Internet contents, into LLMs for up-to-date information. However, the external information from the Internet may include counterfactual information that will confuse the model and lead to an incorrect response. Thus there is a pressing need for LLMs to possess the ability to distinguish reliable information from external knowledge. Therefore, to evaluate the ability of LLMs to discern the reliability of external knowledge, we create a benchmark from existing knowledge bases. Our benchmark consists of two tasks, Question Answering and Text Generation, and for each task, we provide models with a context containing counterfactual information. Evaluation results show that existing LLMs are susceptible to interference from unreliable external knowledge with counterfactual information, and simple intervention methods make limited contributions to the alleviation of this issue.
• Abstract（参考訳）: LLMとAIチャットボットは、様々な分野で人々の効率を改善した。 しかし、質問に答えるために必要な知識は、モデルの知識境界を超えているかもしれない。 この問題を軽減するために、多くの研究者が知識グラフやインターネットコンテンツなどの外部知識を最新の情報のためにllmに導入しようとしている。 しかし、インターネットからの外部情報には、モデルを混乱させ、誤った反応をもたらす偽造情報が含まれる可能性がある。 したがって、LCMは、信頼性のある情報を外部知識と区別する能力を持つ必要がある。 したがって,外部知識の信頼性を把握できるllmの能力を評価するために,既存の知識ベースからベンチマークを作成する。 ベンチマークは質問応答とテキスト生成という2つのタスクで構成されており、各タスクに対して、反事実情報を含むコンテキストをモデルに提供しています。 評価の結果,既存のLCMは,信頼性の低い外部知識から反ファクト情報への干渉の影響を受けやすいことが明らかとなった。

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