論文の概要: Faithfulness vs. Plausibility: On the (Un)Reliability of Explanations from Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04614v3
- Date: Thu, 14 Mar 2024 03:48:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-16 01:42:38.579734
- Title: Faithfulness vs. Plausibility: On the (Un)Reliability of Explanations from Large Language Models
- Title（参考訳）: Fithfulness vs. Plausibility:大規模言語モデルからの説明の信頼性について
- Authors: Chirag Agarwal, Sree Harsha Tanneru, Himabindu Lakkaraju,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、いくつかの自然言語処理(NLP)アプリケーションのための強力なツールとしてデプロイされる。
最近の研究は、現代のLSMが自己説明(Ses)を生成できることを示している。
LLMが生成するSEの忠実度と妥当性の両立を論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.11408084129897
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) are deployed as powerful tools for several natural language processing (NLP) applications. Recent works show that modern LLMs can generate self-explanations (SEs), which elicit their intermediate reasoning steps for explaining their behavior. Self-explanations have seen widespread adoption owing to their conversational and plausible nature. However, there is little to no understanding of their faithfulness. In this work, we discuss the dichotomy between faithfulness and plausibility in SEs generated by LLMs. We argue that while LLMs are adept at generating plausible explanations -- seemingly logical and coherent to human users -- these explanations do not necessarily align with the reasoning processes of the LLMs, raising concerns about their faithfulness. We highlight that the current trend towards increasing the plausibility of explanations, primarily driven by the demand for user-friendly interfaces, may come at the cost of diminishing their faithfulness. We assert that the faithfulness of explanations is critical in LLMs employed for high-stakes decision-making. Moreover, we emphasize the need for a systematic characterization of faithfulness-plausibility requirements of different real-world applications and ensure explanations meet those needs. While there are several approaches to improving plausibility, improving faithfulness is an open challenge. We call upon the community to develop novel methods to enhance the faithfulness of self explanations thereby enabling transparent deployment of LLMs in diverse high-stakes settings.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、いくつかの自然言語処理(NLP)アプリケーションのための強力なツールとしてデプロイされる。
最近の研究は、現代のLSMが自己説明(Ses)を生成できることを示している。
自己説明は、会話的かつもっともらしい性質のために広く採用されている。
しかし、彼らの忠実さをほとんど理解していない。
本研究では, LLM によるSEs の忠実度と妥当性の両立を論じる。
これらの説明は、LLMの推論プロセスと必ずしも一致せず、その忠実さに対する懸念を提起する。
ユーザフレンドリーなインターフェースの需要に起因した説明の妥当性向上に対する現在の傾向は、彼らの忠実さを損なう可能性があることを強調する。
我々は、高い意思決定に使用されるLCMにおいて、説明の忠実さが重要であると断言する。
さらに,実世界の様々なアプリケーションにおいて,信頼度・楽観性要件の体系的評価の必要性を強調し,それらの要求を満たす説明を確実にする。
可否性を改善するためのいくつかのアプローチがあるが、忠実性を改善することはオープンな課題である。
我々はコミュニティに自己説明の忠実性を高める新しい手法を開発し、多種多様なハイテイク環境におけるLCMの透過的な展開を可能にするよう呼びかける。
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