論文の概要: Towards Verifiable Text Generation with Symbolic References

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09188v2
• Date: Mon, 15 Apr 2024 16:09:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 23:55:11.799751
• Title: Towards Verifiable Text Generation with Symbolic References
• Title（参考訳）: シンボリック参照を用いた検証可能なテキスト生成に向けて
• Authors: Lucas Torroba Hennigen, Shannon Shen, Aniruddha Nrusimha, Bernhard Gapp, David Sontag, Yoon Kim,
• Abstract要約: LLMの出力の手作業による検証を容易にするための簡単なアプローチとして,シンボリックグラウンドドジェネレーション(SymGen)を提案する。 SymGen は LLM に対して、ある条件データに存在するフィールドへの明示的なシンボル参照で、通常の出力テキストをインターリーブするように促す。 様々なデータ・ツー・テキスト・問合せ実験において, LLM は, 高精度なシンボリック・レファレンスを生かしたテキストを直接出力し, 流用性や事実性を保ちながら, 正確なシンボリック・レファレンスを生かしたテキストを出力できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.01624440701639
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLMs are vulnerable to hallucinations, and thus their outputs generally require laborious human verification for high-stakes applications. To this end, we propose symbolically grounded generation (SymGen) as a simple approach for enabling easier manual validation of an LLM's output. SymGen prompts an LLM to interleave its regular output text with explicit symbolic references to fields present in some conditioning data (e.g., a table in JSON format). The references can be used to display the provenance of different spans of text in the generation, reducing the effort required for manual verification. Across a range of data-to-text and question-answering experiments, we find that LLMs are able to directly output text that makes use of accurate symbolic references while maintaining fluency and factuality. In a human study we further find that such annotations can streamline human verification of machine-generated text. Our code will be available at http://symgen.github.io.
• Abstract（参考訳）: LLMは幻覚に弱いため、その出力は一般的に、高い精度の応用のために厳しい人間の検証を必要とする。 そこで本研究では,LLMの出力の手作業による検証を容易にするためのシンプルなアプローチとして,記号的基底生成(SymGen)を提案する。 SymGen は LLM に対して,特定の条件データ (JSON 形式のテーブルなど) に存在するフィールドへの明示的なシンボル参照で,通常の出力テキストをインターリーブするように促す。 参照は、世代内の異なるテキストスパンの証明を示すために使用することができ、手動検証に必要な労力を減らすことができる。 様々なデータ・ツー・テキスト・問合せ実験において, LLMは, 高精度なシンボリック・レファレンスを利用したテキストを直接出力し, 流用性や事実性を保ちながら, 正確なシンボリック・レファレンスを活用できることが判明した。 人間の研究では、このようなアノテーションが、機械生成テキストの人間による検証を合理化できることがわかった。 私たちのコードはhttp://symgen.github.io.comで公開されます。

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