論文の概要: Minimizing Factual Inconsistency and Hallucination in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13878v1
• Date: Thu, 23 Nov 2023 09:58:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 00:21:17.821152
• Title: Minimizing Factual Inconsistency and Hallucination in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるFactual UnconsistencyとHalucinationの最小化
• Authors: Muneeswaran I, Shreya Saxena, Siva Prasad, M V Sai Prakash, Advaith Shankar, Varun V, Vishal Vaddina, Saisubramaniam Gopalakrishnan
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は医療、教育、金融といった重要な分野で広く使われている。 本稿では,まず理性を生成する多段階フレームワークを提案する。 当社のフレームワークは,OpenAI GPT-3.5-turboの信頼性を14～25%向上し,2つのデータセットに対して16～22%向上させることで,従来の検索拡張生成(RAG)を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16417409087671928
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are widely used in critical fields such as healthcare, education, and finance due to their remarkable proficiency in various language-related tasks. However, LLMs are prone to generating factually incorrect responses or "hallucinations," which can lead to a loss of credibility and trust among users. To address this issue, we propose a multi-stage framework that generates the rationale first, verifies and refines incorrect ones, and uses them as supporting references to generate the answer. The generated rationale enhances the transparency of the answer and our framework provides insights into how the model arrived at this answer, by using this rationale and the references to the context. In this paper, we demonstrate its effectiveness in improving the quality of responses to drug-related inquiries in the life sciences industry. Our framework improves traditional Retrieval Augmented Generation (RAG) by enabling OpenAI GPT-3.5-turbo to be 14-25% more faithful and 16-22% more accurate on two datasets. Furthermore, fine-tuning samples based on our framework improves the accuracy of smaller open-access LLMs by 33-42% and competes with RAG on commercial models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(英語版)(llm)は、様々な言語関連のタスクにおいて顕著な能力があるため、医療、教育、金融といった重要な分野で広く使われている。 しかし、llmは事実的に不正確な応答や「幻覚」を生じやすいため、信頼性とユーザー間の信頼が失われる可能性がある。 この問題に対処するため,我々は,まず根拠を生成し,誤用を検証し,改良し,回答を生成するための参照支援として使用する多段階フレームワークを提案する。 生成された合理性は回答の透明性を高め、私たちのフレームワークは、この合理性とコンテキストへの参照を使用することで、この回答にモデルがどのように到達したかに関する洞察を提供します。 本稿では,生命科学産業における薬物関連質問に対する回答の質の向上に有効であることを示す。 2つのデータセットにおいて,openai gpt-3.5-turboの方が14～25%忠実で16～22%精度が向上し,従来の検索拡張生成(rag)を改善した。 さらに,提案手法に基づく微調整サンプルは,小型オープンアクセスllmの精度を33～42%向上させ,商用モデルのragと競合する。

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