論文の概要: GRATH: Gradual Self-Truthifying for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12292v2
• Date: Wed, 31 Jan 2024 06:44:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 17:08:18.902820
• Title: GRATH: Gradual Self-Truthifying for Large Language Models
• Title（参考訳）: GRATH: 大規模言語モデルのための経時的自己改善
• Authors: Weixin Chen, Dawn Song, Bo Li
• Abstract要約: GRATH(Gradual Self-Truthifying)は,大規模言語モデル(LLM)の真偽性を高めるためのポストプロセッシング手法である。 GRATHは、反復的に真理データを洗練し、モデルを更新する。 GRATHはTruthfulQAの最先端性能を達成し、MC1の精度は54.71%、MC2の精度は69.10%であり、70B-LLMよりも高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.502835648056305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Truthfulness is paramount for large language models (LLMs) as they are increasingly deployed in real-world applications. However, existing LLMs still struggle with generating truthful content, as evidenced by their modest performance on benchmarks like TruthfulQA. To address this issue, we propose GRAdual self-truTHifying (GRATH), a novel post-processing method to enhance truthfulness of LLMs. GRATH utilizes out-of-domain question prompts to generate pairwise truthfulness training data with each pair containing a question and its correct and incorrect answers, and then optimizes the model via direct preference optimization (DPO) to learn from the truthfulness difference between answer pairs. GRATH iteratively refines truthfulness data and updates the model, leading to a gradual improvement in model truthfulness in a self-supervised manner. Empirically, we evaluate GRATH using different 7B-LLMs and compare with LLMs with similar or even larger sizes on benchmark datasets. Our results show that GRATH effectively improves LLMs' truthfulness without compromising other core capabilities. Notably, GRATH achieves state-of-the-art performance on TruthfulQA, with MC1 accuracy of 54.71% and MC2 accuracy of 69.10%, which even surpass those on 70B-LLMs.
• Abstract（参考訳）: 現実のアプリケーションにますますデプロイされているため、大きな言語モデル(LLM)にとって真実性は最重要である。 しかし、既存のllmは、truefulqaのようなベンチマークでの控えめなパフォーマンスによって証明されるように、依然として真理のあるコンテンツの生成に苦労している。 この問題に対処するために,LLMの真正性を高めるための新しいポストプロセッシング手法であるGRATHを提案する。 GRATHは、ドメイン外質問プロンプトを使用して、質問を含む各ペアとその正解と誤答を含むペアの真正性トレーニングデータを生成し、直接選好最適化(DPO)を介してモデルを最適化し、回答ペア間の真正性差から学習する。 grath氏は繰り返し真理データを洗練し、モデルを更新することで、自己監督的な方法でモデルの真理性を段階的に改善する。 実験により,GRATHを異なる7B-LLMを用いて評価し,ベンチマークデータセットの類似あるいはそれ以上の大きさのLLMと比較した。 以上の結果から, GRATHは他のコア能力を損なうことなく, LLMの真偽性を効果的に改善できることが示唆された。 特に、GRATHはTrathfulQAの最先端性能を達成し、MC1の精度は54.71%、MC2の精度は69.10%であり、70B-LLMよりも高い。

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