論文の概要: Do Androids Know They're Only Dreaming of Electric Sheep?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17249v1
• Date: Thu, 28 Dec 2023 18:59:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 14:35:43.257121
• Title: Do Androids Know They're Only Dreaming of Electric Sheep?
• Title（参考訳）: アンドロイドはただの電気羊の夢だと知ってますか?
• Authors: Sky CH-Wang, Benjamin Van Durme, Jason Eisner, Chris Kedzie
• Abstract要約: いくつかのタスクで有機および合成幻覚のスパンアノテートデータセットを作成します。 合成幻覚の強制復号化状態で訓練されたプローブは、一般に有機幻覚検出において生態的に無効であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.72015518385204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We design probes trained on the internal representations of a transformer language model that are predictive of its hallucinatory behavior on in-context generation tasks. To facilitate this detection, we create a span-annotated dataset of organic and synthetic hallucinations over several tasks. We find that probes trained on the force-decoded states of synthetic hallucinations are generally ecologically invalid in organic hallucination detection. Furthermore, hidden state information about hallucination appears to be task and distribution-dependent. Intrinsic and extrinsic hallucination saliency varies across layers, hidden state types, and tasks; notably, extrinsic hallucinations tend to be more salient in a transformer's internal representations. Outperforming multiple contemporary baselines, we show that probing is a feasible and efficient alternative to language model hallucination evaluation when model states are available.
• Abstract（参考訳）: 我々は,インコンテキスト生成タスクにおける幻覚行動を予測するトランスフォーマー言語モデルの内部表現を学習したプローブを設計した。 この検出を容易にするために、複数のタスクにまたがる有機および合成幻覚のスパンアノテートデータセットを作成する。 有機幻覚検出において,合成幻覚の強制復号状態に基づくプローブは一般的に生態学的に無効であることがわかった。 さらに、幻覚に関する隠れた状態情報は、タスクと配布に依存します。 内在的および外在的な幻覚は、階層、隠れた状態タイプ、タスクによって異なり、特に、外在的幻覚はトランスフォーマーの内部表現においてより顕著である傾向がある。 複数の現代ベースラインを達成し、モデル状態が利用できる場合の言語モデル幻覚評価に対して、探索は実現可能かつ効率的な代替手段であることを示す。

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