論文の概要: SH2: Self-Highlighted Hesitation Helps You Decode More Truthfully

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05930v4
• Date: Mon, 07 Oct 2024 09:58:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:43:09.404062
• Title: SH2: Self-Highlighted Hesitation Helps You Decode More Truthfully
• Title（参考訳）: SH2:自撮り自撮りは、より真剣なコードを作るのに役立つ
• Authors: Jushi Kai, Tianhang Zhang, Hai Hu, Zhouhan Lin,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルのより真に復号化を支援するための推論時間法,Self-Highlighted Hesitation (SH2)を提案する。 実験の結果,我々のSH2は,LLMが事実知識を抽出し,幻覚的文脈を識別するのに役立つことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.796854466591942
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) demonstrate great performance in text generation. However, LLMs are still suffering from hallucinations. In this work, we propose an inference-time method, Self-Highlighted Hesitation (SH2), to help LLMs decode more truthfully. SH2 is based on a simple fact rooted in information theory that for an LLM, the tokens predicted with lower probabilities are prone to be more informative than others. Our analysis shows that the tokens assigned with lower probabilities by an LLM are more likely to be closely related to factual information, such as nouns, proper nouns, and adjectives. Therefore, we propose to ''highlight'' the factual information by selecting the tokens with the lowest probabilities and concatenating them to the original context, thus forcing the model to repeatedly read and hesitate on these tokens before generation. During decoding, we also adopt contrastive decoding to emphasize the difference in the output probabilities brought by the hesitation. Experimental results demonstrate that our SH2, requiring no additional data or models, can effectively help LLMs elicit factual knowledge and distinguish hallucinated contexts. Significant and consistent improvements are achieved by SH2 for LLaMA-7b, LLaMA2-7b and Mistral-7b on multiple hallucination tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成において優れた性能を示す。 しかし、LSMはまだ幻覚に苦しんでいる。 本研究では,LLMがより真に復号するのに役立つ推論時間法,Self-Highlighted Hesitation (SH2)を提案する。 SH2は情報理論に根ざした単純な事実に基づいており、LSMの場合、低い確率で予測されるトークンは他のトークンよりも情報に富む傾向にある。 分析の結果, LLM による確率の低いトークンは, 名詞, 固有名詞, 形容詞などの事実情報と密接に関連している可能性が示唆された。 そこで我々は,最も確率の低いトークンを選択し,それらを元のコンテキストにまとめることで,これらのトークンを生成前に繰り返し読み書きすることを強制することで,事実情報を「ハイライト」することを提案する。 復号化の際には, 重み付けによる出力確率の差を強調するために, コントラストデコーディングを採用する。 実験結果から,新たなデータやモデルを必要としないSH2は,LLMが事実知識を抽出し,幻覚的コンテキストを識別する上で有効であることが示された。 SH2 for LLaMA-7b, LLaMA2-7b, Mistral-7b on multiple hallucination task。

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