論文の概要: Prompting with Divide-and-Conquer Program Makes Large Language Models Discerning to Hallucination and Deception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05359v4
• Date: Fri, 5 Apr 2024 23:22:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 01:16:32.388514
• Title: Prompting with Divide-and-Conquer Program Makes Large Language Models Discerning to Hallucination and Deception
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルで幻覚と誤認を識別する分別型プログラムによるプロンプト
• Authors: Yizhou Zhang, Lun Du, Defu Cao, Qiang Fu, Yan Liu,
• Abstract要約: 本稿では,優れた表現力を確保し,タスクの分解,サブタスクの解決,分解処理を解消するDivide-and-Conquerプログラムを提案する。 実験結果から,提案手法は中間誤りや誤認内容に悩まされるタスクにおいて,通常の手順よりも優れた性能が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.139780691709266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Foundation models, such as Large language Models (LLMs), have attracted significant amount of interest due to their large number of applications. Existing works show that appropriate prompt design, such as Chain-of-Thoughts, can unlock LLM's powerful capacity in diverse areas. However, when handling tasks involving repetitive sub-tasks and/or deceptive contents, such as arithmetic calculation and article-level fake news detection, existing prompting strategies either suffers from insufficient expressive power or intermediate errors triggered by hallucination. To make LLM more discerning to such intermediate errors, we propose to guide LLM with a Divide-and-Conquer program that simultaneously ensures superior expressive power and disentangles task decomposition, sub-task resolution, and resolution assembly process. Theoretic analysis reveals that our strategy can guide LLM to extend the expressive power of fixed-depth Transformer. Experiments indicate that our proposed method can achieve better performance than typical prompting strategies in tasks bothered by intermediate errors and deceptive contents, such as large integer multiplication, hallucination detection and misinformation detection.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)のような基礎的なモデルは、多数のアプリケーションによって大きな関心を集めている。 既存の研究は、Chain-of-Thoughtsのような適切なプロンプト設計が、様々な分野でLLMの強力な能力を解き放つことを示している。 しかし、算術計算や記事レベルの偽ニュース検出など、反復的なサブタスクや偽装コンテンツを含むタスクを扱う場合、既存のプロンプト戦略は、表現力の不足や幻覚によって引き起こされる中間的エラーに悩まされる。 このような中間誤差に対してLLMをより明瞭にするために,Divide-and-Conquerプログラムを用いてLCMを誘導し,優れた表現力を確保し,タスクの分解,サブタスクの分解,分解処理を分離する手法を提案する。 理論解析により, 固定深度変圧器の表現力を拡張するために LLM を誘導できることが判明した。 実験の結果,提案手法は,中間的誤りや大きな整数乗算,幻覚検出,誤情報検出などの誤認内容に悩まされるタスクにおいて,通常の実行戦略よりも優れた性能を達成できることが示唆された。

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