論文の概要: A Glitch in the Matrix? Locating and Detecting Language Model Grounding with Fakepedia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02073v3
• Date: Tue, 11 Jun 2024 02:37:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 00:48:47.053870
• Title: A Glitch in the Matrix? Locating and Detecting Language Model Grounding with Fakepedia
• Title（参考訳）: マトリックスの不具合? Fakepediaによる言語モデル検索と検出
• Authors: Giovanni Monea, Maxime Peyrard, Martin Josifoski, Vishrav Chaudhary, Jason Eisner, Emre Kıcıman, Hamid Palangi, Barun Patra, Robert West,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、そのコンテキストで提供される新しい情報を引き出すという印象的な能力を持つ。 しかし、この文脈的基盤のメカニズムはいまだに不明である。 本稿では,Fakepedia を用いたグラウンドディング能力の研究手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.31074448586854
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have an impressive ability to draw on novel information supplied in their context. Yet the mechanisms underlying this contextual grounding remain unknown, especially in situations where contextual information contradicts factual knowledge stored in the parameters, which LLMs also excel at recalling. Favoring the contextual information is critical for retrieval-augmented generation methods, which enrich the context with up-to-date information, hoping that grounding can rectify outdated or noisy stored knowledge. We present a novel method to study grounding abilities using Fakepedia, a novel dataset of counterfactual texts constructed to clash with a model's internal parametric knowledge. In this study, we introduce Fakepedia, a counterfactual dataset designed to evaluate grounding abilities when the internal parametric knowledge clashes with the contextual information. We benchmark various LLMs with Fakepedia and conduct a causal mediation analysis of LLM components when answering Fakepedia queries, based on our Masked Grouped Causal Tracing (MGCT) method. Through this analysis, we identify distinct computational patterns between grounded and ungrounded responses. We finally demonstrate that distinguishing grounded from ungrounded responses is achievable through computational analysis alone. Our results, together with existing findings about factual recall mechanisms, provide a coherent narrative of how grounding and factual recall mechanisms interact within LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、そのコンテキストで提供される新しい情報を引き出すという印象的な能力を持つ。 しかし、特に文脈情報がパラメータに格納されている事実的知識と矛盾する状況において、この文脈的基盤のメカニズムは依然として不明であり、LLMはリコール時にも優れている。 検索強化された生成手法では、コンテキストを最新の情報で豊かにすることで、グラウンドディングが古い記憶された知識を正し、ノイズを生じさせる可能性があることを期待する。 本稿では,モデルの内部パラメトリック知識と衝突するために構築された,対物文の新たなデータセットであるFakepediaを用いて,接地能力を研究する新しい手法を提案する。 本研究では,内的パラメトリック知識が文脈情報と衝突した場合の接地能力を評価するために設計された対物データセットであるFakepediaを紹介する。 我々は,Fakepedia を用いて様々な LLM をベンチマークし,Musked Grouped Causal Tracing (MGCT) 法に基づいて Fakepedia クエリに応答する際の LLM 成分の因果媒介分析を行う。 この分析により, 接地応答と非接地応答の異なる計算パターンを同定する。 最後に, 地下応答と接地応答の区別が, 計算解析のみで達成できることを実証した。 本研究は, 現実的リコール機構に関する既存の知見とともに, 現実的リコール機構と接地的リコール機構がLLM内でどのように作用するかについて, 一貫性のある物語を提供する。

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