論文の概要: Cognitive Dissonance: Why Do Language Model Outputs Disagree with Internal Representations of Truthfulness?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03729v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 18:59:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 03:08:29.092996
• Title: Cognitive Dissonance: Why Do Language Model Outputs Disagree with Internal Representations of Truthfulness?
• Title（参考訳）: 認知的不協和:なぜ言語モデル出力は真性の内部表現と一致しないのか?
• Authors: Kevin Liu, Stephen Casper, Dylan Hadfield-Menell, Jacob Andreas
• Abstract要約: ニューラルネットワークモデル(LM)は、事実文の真偽を評価するために用いられる。 それらは、文の確率を問い合わせたり、真理の表現を内部で探したりすることができる。 過去の研究によると、これらの2つの手順は時折不一致であり、プローブはLM出力よりも正確である。 この結果、一部の研究者は、LMが非協力的なコミュニケーション意図を「十分」あるいは他の方法でコード化していると結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.98071556805525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural language models (LMs) can be used to evaluate the truth of factual statements in two ways: they can be either queried for statement probabilities, or probed for internal representations of truthfulness. Past work has found that these two procedures sometimes disagree, and that probes tend to be more accurate than LM outputs. This has led some researchers to conclude that LMs "lie" or otherwise encode non-cooperative communicative intents. Is this an accurate description of today's LMs, or can query-probe disagreement arise in other ways? We identify three different classes of disagreement, which we term confabulation, deception, and heterogeneity. In many cases, the superiority of probes is simply attributable to better calibration on uncertain answers rather than a greater fraction of correct, high-confidence answers. In some cases, queries and probes perform better on different subsets of inputs, and accuracy can further be improved by ensembling the two. Code is available at github.com/lingo-mit/lm-truthfulness.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークモデル(LM)は、事実文の真理を2つの方法で評価するために使用することができる。 過去の研究によると、これらの2つの手順は時折不一致であり、プローブはLM出力よりも正確である。 この結果、一部の研究者は、LMが非協力的なコミュニケーション意図を「十分」あるいは他の方法で符号化していると結論付けている。 これは今日のlmsの正確な説明なのか、それともクエリプロムの不一致が他の方法で発生するのか? 我々は,不一致の3つの異なるクラスを識別する。 多くの場合、プローブの優越性は、正しい高信頼の答えの少ない部分よりも、不確実な答えのキャリブレーションを改善するためにのみ寄与する。 場合によっては、クエリとプローブは入力の異なるサブセットでパフォーマンスが良くなり、この2つをセンスすることで精度がさらに向上する。 コードはgithub.com/lingo-mit/lm-truthfulnessで入手できる。

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