論文の概要: Context Matter: Data-Efficient Augmentation of Large Language Models for Scientific Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07069v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 08:43:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 16:47:14.875991
• Title: Context Matter: Data-Efficient Augmentation of Large Language Models for Scientific Applications
• Title（参考訳）: 文脈問題:科学応用のための大規模言語モデルのデータ効率向上
• Authors: Xiang Li, Haoran Tang, Siyu Chen, Ziwei Wang, Anurag Maravi, Marcin Abram
• Abstract要約: GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)に固有の課題について検討する。 一貫性と意味論的に厳密な方法で誤った回答を提示するLLMの能力は、事実の不正確さの検出を複雑にする。 本研究の目的は,このような誤りの理解と軽減を図り,LCMの精度と信頼性の向上に寄与することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.893290942177112
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we explore the challenges inherent to Large Language Models (LLMs) like GPT-4, particularly their propensity for hallucinations, logic mistakes, and incorrect conclusions when tasked with answering complex questions. The capacity of LLMs to present erroneous answers in a coherent and semantically rigorous manner further complicates the detection of factual inaccuracies. This issue is especially pronounced in fields that require specialized expertise. Our work delves into these challenges, aiming to enhance the understanding and mitigation of such errors, thereby contributing to the improvement of LLM accuracy and reliability in scientific and other specialized domains. Our findings reveal a non-linear relationship between the context's relevancy and the answers' measured quality. In addition, we demonstrate that with the correct calibration, it is possible to automate the grading procedure -- a finding suggesting that, at least to some degree, the LLMs can be used to self-examine the quality of their own performance. Finally, we describe an experimental platform that can be seen as a proof-of-concept of the techniques described in this work.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,gpt-4のような大規模言語モデル(llm)が生み出す課題,特に幻覚や論理ミス,複雑な質問に答える際の誤った結論などについて考察する。 コヒーレントで意味的に厳密な方法で誤った回答を提示するllmの能力は、事実的不正確性の検出をさらに複雑にする。 この問題は専門知識を必要とする分野において特に顕著である。 我々の研究はこれらの課題を深く掘り下げ、これらの誤りの理解と軽減を図り、科学や他の専門分野におけるLCMの精度と信頼性の向上に寄与する。 その結果,文脈の関連性と回答の質の非直線的関係が明らかになった。 さらに, 正しい校正を行うことで, グラデーション手順の自動化が可能であることを実証し, 少なくともある程度は, LLMを自己検査に利用することができることを示した。 最後に,本研究で記述した手法の概念実証として考えられる実験的なプラットフォームについて述べる。

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