論文の概要: Evaluating Large Language Models for Health-related Queries with Presuppositions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08800v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 10:35:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 22:59:18.769480
• Title: Evaluating Large Language Models for Health-related Queries with Presuppositions
• Title（参考訳）: 前提条件による健康関連クエリのための大規模言語モデルの評価
• Authors: Navreet Kaur and Monojit Choudhury and Danish Pruthi
• Abstract要約: UPHILLは健康関連クエリーからなるデータセットで、予測の度合いは様々である。 InstructGPT, ChatGPT, BingChatモデルの実際の精度と一貫性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.057893486837944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As corporations rush to integrate large language models (LLMs) to their search offerings, it is critical that they provide factually accurate information that is robust to any presuppositions that a user may express. In this work, we introduce UPHILL, a dataset consisting of health-related queries with varying degrees of presuppositions. Using UPHILL, we evaluate the factual accuracy and consistency of InstructGPT, ChatGPT, and BingChat models. We find that while model responses rarely disagree with true health claims (posed as questions), they often fail to challenge false claims: responses from InstructGPT agree with 32% of the false claims, ChatGPT 26% and BingChat 23%. As we increase the extent of presupposition in input queries, the responses from InstructGPT and ChatGPT agree with the claim considerably more often, regardless of its veracity. Responses from BingChat, which rely on retrieved webpages, are not as susceptible. Given the moderate factual accuracy, and the inability of models to consistently correct false assumptions, our work calls for a careful assessment of current LLMs for use in high-stakes scenarios.
• Abstract（参考訳）: 企業が検索に大規模な言語モデル(llm)を組み込むことを急いでいる中、ユーザが表現できるあらゆる前提条件にロバストな事実的正確な情報を提供することが重要である。 本研究では, 様々な前提条件の健康関連クエリからなるデータセットであるUPHILLを紹介する。 UPHILLを用いて,InstructGPT,ChatGPT,BingChatモデルの実際の精度と一貫性を評価する。 instructgptからの回答は、偽の主張の32%、chatgpt 26%、bingchat 23%と一致しています。 入力クエリの予測範囲を増加させるにつれて,instructgpt と chatgpt からの応答は,その妥当性に関わらず,より頻繁にその主張に一致する。 検索したWebページに依存しているBingChatからの応答は、それほど影響を受けない。 適度な事実の正確さとモデルが誤った仮定を一貫して修正できないことを踏まえ、我々は、高リスクシナリオで使用する現在のllmを慎重に評価することを求める。

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