論文の概要: Factuality of Large Language Models in the Year 2024

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02420v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 09:36:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 19:49:02.855353
• Title: Factuality of Large Language Models in the Year 2024
• Title（参考訳）: 2024年における大規模言語モデルの実態
• Authors: Yuxia Wang, Minghan Wang, Muhammad Arslan Manzoor, Georgi Georgiev, Rocktim Jyoti Das, Preslav Nakov
• Abstract要約: 我々は、主要な課題とその原因を特定することを目的として、既存の研究を批判的に分析する。 オープンエンドテキスト生成における事実自動評価の障害を解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.28725708897957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs), especially when instruction-tuned for chat, have become part of our daily lives, freeing people from the process of searching, extracting, and integrating information from multiple sources by offering a straightforward answer to a variety of questions in a single place. Unfortunately, in many cases, LLM responses are factually incorrect, which limits their applicability in real-world scenarios. As a result, research on evaluating and improving the factuality of LLMs has attracted a lot of research attention recently. In this survey, we critically analyze existing work with the aim to identify the major challenges and their associated causes, pointing out to potential solutions for improving the factuality of LLMs, and analyzing the obstacles to automated factuality evaluation for open-ended text generation. We further offer an outlook on where future research should go.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデル(llm)は、特にチャットのインストラクション調整を行う場合には、日々の生活の一部となり、複数のソースから情報を検索、抽出、統合するプロセスから解放され、様々な質問に対して一箇所で簡単に答えることができます。 残念なことに、多くの場合、LLMの応答は実際には正しくないため、現実のシナリオでは適用性が制限される。 その結果,近年,LLMの実態評価と改善に関する研究が注目されている。 本研究では,LLMの事実性を改善するための潜在的な解決策を指摘し,オープンエンドテキスト生成における事実性の自動評価のための障害を解析し,課題とその関連要因を特定することを目的として,既存の作業を批判的に分析する。 今後の研究の行方についても,さらに見通しを述べています。

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