論文の概要: Factcheck-GPT: End-to-End Fine-Grained Document-Level Fact-Checking and Correction of LLM Output

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09000v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 14:41:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 15:45:51.375850
• Title: Factcheck-GPT: End-to-End Fine-Grained Document-Level Fact-Checking and Correction of LLM Output
• Title（参考訳）: Factcheck-GPT:LLM出力のFact-Checkingと補正
• Authors: Yuxia Wang, Revanth Gangi Reddy, Zain Muhammad Mujahid, Arnav Arora, Aleksandr Rubashevskii, Jiahui Geng, Osama Mohammed Afzal, Liangming Pan, Nadav Borenstein, Aditya Pillai, Isabelle Augenstein, Iryna Gurevych, Preslav Nakov
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) 生成応答の事実性に注釈を付けるための総合的なエンドツーエンドソリューションを提案する。 ラベル付け手順を高速化し、ラッカーの作業を簡単にするためのアノテーションツールを設計し、構築する。 オープンドメインの文書レベルの事実性ベンチマークを3段階のクレーム,文,文書で構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 124.25862294329058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increased use of large language models (LLMs) across a variety of real-world applications calls for mechanisms to verify the factual accuracy of their outputs. In this work, we present a holistic end-to-end solution for annotating the factuality of LLM-generated responses, which encompasses a multi-stage annotation scheme designed to yield detailed labels concerning the verifiability and factual inconsistencies found in LLM outputs. We design and build an annotation tool to speed up the labelling procedure and ease the workload of raters. It allows flexible incorporation of automatic results in any stage, e.g. automatically-retrieved evidence. We further construct an open-domain document-level factuality benchmark in three-level granularity: claim, sentence and document. Preliminary experiments show that FacTool, FactScore and Perplexity.ai are struggling to identify false claims with the best F1=0.53. Annotation tool, benchmark and code are available at https://github.com/yuxiaw/Factcheck-GPT.
• Abstract（参考訳）: 様々な実世界のアプリケーションで大規模言語モデル(llm)の使用が増加すると、出力の事実的正確性を検証するメカニズムが要求される。 本研究では, LLM 出力における妥当性と事実整合性に関する詳細なラベルを得るための多段階アノテーションスキームを含む, LLM 生成応答の事実性を注釈する総合的なエンドツーエンドソリューションを提案する。 ラベル付け手順を高速化し、ラッカーの作業を簡単にするためのアノテーションツールを設計し、構築する。 任意の段階で自動結果を柔軟に組み込むことができる。 我々はさらに,クレーム,文,文書という3段階の粒度で,オープンドメインの文書レベルの事実度ベンチマークを構築する。 予備実験の結果、factool、factscore、perplexity.aiは最良のf1=0.53で偽のクレームを特定するのに苦労している。 アノテーションツール、ベンチマーク、コードはhttps://github.com/yuxiaw/Factcheck-GPTで公開されている。

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