論文の概要: Ever: Mitigating Hallucination in Large Language Models through
Real-Time Verification and Rectification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09114v2
- Date: Sun, 25 Feb 2024 04:39:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-27 18:58:58.810348
- Title: Ever: Mitigating Hallucination in Large Language Models through
Real-Time Verification and Rectification
- Title(参考訳): 大規模言語モデルにおける幻覚のリアルタイム検証と再現
- Authors: Haoqiang Kang, Juntong Ni, Huaxiu Yao
- Abstract要約: リアルタイム検証(Real-time Verification and Rectification)と呼ばれる新しいアプローチを導入する。
エバーは、リアルタイムでステップワイズな生成と幻覚の修正戦略を採用しています。
さまざまなタスクにまたがって、信頼できる、事実的に正確なテキストを生成することにおいて、大きな改善が示されています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 18.59695929601458
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable proficiency in
generating fluent text. However, they often encounter the challenge of
generating inaccurate or hallucinated content. This issue is common in both
non-retrieval-based generation and retrieval-augmented generation approaches,
and existing post-hoc rectification methods may not address the accumulated
hallucination errors that may be caused by the "snowballing" issue, especially
in reasoning tasks. To tackle these challenges, we introduce a novel approach
called Real-time Verification and Rectification (Ever). Instead of waiting
until the end of the generation process to rectify hallucinations, Ever employs
a real-time, step-wise generation and hallucination rectification strategy. The
primary objective is to detect and rectify hallucinations as they occur during
the text generation process. When compared to both retrieval-based and
non-retrieval-based baselines, Ever demonstrates a significant improvement in
generating trustworthy and factually accurate text across a diverse range of
tasks, including short-form QA, biography generation, and multi-hop reasoning.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(llm)は、流麗なテキストの生成に著しく熟練している。
しかし、しばしば不正確なあるいは幻覚的なコンテンツを生成するという課題に遭遇する。
この問題は、非リトライバル型世代と検索型世代の両方で一般的であり、既存のポストホック整流法は、特に推論タスクにおいて「雪玉」問題によって引き起こされる可能性のある累積幻覚エラーに対応できない可能性がある。
これらの課題に取り組むために,我々はリアルタイム検証と修正(ever)と呼ばれる新しいアプローチを導入する。
幻覚を正すための生成プロセスの終わりまで待つ代わりに、everはリアルタイム、ステップワイズ、幻覚正す戦略を採用している。
主な目的は、テキスト生成プロセス中に発生する幻覚を検出し、修正することである。
検索ベースと非検索ベースの両方と比較して、Everは、ショートフォームのQA、伝記生成、マルチホップ推論など、さまざまなタスクにおいて、信頼性と現実的に正確なテキストを生成する上で、大幅な改善を示している。
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