Fugu-MT 論文翻訳(概要): Prospects for inconsistency detection using large language models and sheaves

論文の概要: Prospects for inconsistency detection using large language models and sheaves

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16713v1
Date: Tue, 30 Jan 2024 03:17:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-31 16:19:20.447014
Title: Prospects for inconsistency detection using large language models and sheaves
Title（参考訳）: 大規模言語モデルとシーブを用いた不整合検出の展望
Authors: Steve Huntsman, Michael Robinson, Ludmilla Huntsman
Abstract要約: 大規模言語モデルでは,クレームの論理的一貫性を合理的に評価できることを示す。我々は,このような格付けを法,法学,ソーシャルメディアなどのハイパーテキストに引き上げ,その一貫性を世界規模で評価するための数学的アプローチを概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2777228634483295
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We demonstrate that large language models can produce reasonable numerical ratings of the logical consistency of claims. We also outline a mathematical approach based on sheaf theory for lifting such ratings to hypertexts such as laws, jurisprudence, and social media and evaluating their consistency globally. This approach is a promising avenue to increasing consistency in and of government, as well as to combating mis- and disinformation and related ills.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは,クレームの論理的一貫性を合理的に評価できることを示す。また,そのような評価を法律,法学,ソーシャルメディアなどのハイパーテキストに引き上げ,その一貫性をグローバルに評価するための層理論に基づく数学的アプローチを概説する。このアプローチは、政府の整合性を高めるとともに、誤報や偽情報や関連する病気と戦うための有望な道である。

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