論文の概要: LLM Polygraph: Uncovering LLMs' Factual Discernment through Intermediate Data Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16374v1
• Date: Wed, 27 Dec 2023 01:44:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 19:52:25.467244
• Title: LLM Polygraph: Uncovering LLMs' Factual Discernment through Intermediate Data Analysis
• Title（参考訳）: LLMポリグラフ:中間データ解析によるLLMの実態識別
• Authors: Jinwen He, Yujia Gong, Kai Chen, Zijin Lin, Chengan Wei, Yue Zhao
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、現実と異なる出力を生成する。 この現象は特に、医療相談や法的な助言といった繊細な応用に関係している。 本稿では,LCMの内部状態を実測に活用した,新しいシームズネットワークベースモデルであるLCMファクトスコープを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.411191820675045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized various domains with extensive knowledge and creative capabilities. However, a critical issue with LLMs is their tendency to produce outputs that diverge from factual reality. This phenomenon is particularly concerning in sensitive applications such as medical consultation and legal advice, where accuracy is paramount. In this paper, we introduce the LLM factoscope, a novel Siamese network-based model that leverages the inner states of LLMs for factual detection. Our investigation reveals distinguishable patterns in LLMs' inner states when generating factual versus non-factual content. We demonstrate the LLM factoscope's effectiveness across various architectures, achieving over 96% accuracy in factual detection. Our work opens a new avenue for utilizing LLMs' inner states for factual detection and encourages further exploration into LLMs' inner workings for enhanced reliability and transparency.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、幅広い知識と創造性を備えた様々なドメインに革命をもたらした。 しかし、LLMにおける重要な問題は、現実と異なる出力を生成する傾向にある。 この現象は、正確性が最重要である医療相談や法的助言のような敏感な応用において特に関係している。 本稿では,llmの内部状態を利用して事実検出を行う新しいシャムネットワークモデルであるllmfactoscopeを提案する。 本研究は,LLMの内部状態における実物と非実物との区別可能なパターンを明らかにする。 我々は,様々なアーキテクチャにおけるllmファクトスコープの有効性を実証し,96%以上の精度を実現した。 本研究は, LLMの内部状態を事実検出に活用するための新たな道を開き, 信頼性と透明性を高めるため, LLMの内部動作のさらなる探索を奨励する。

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