論文の概要: TrustScore: Reference-Free Evaluation of LLM Response Trustworthiness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12545v2
• Date: Mon, 6 May 2024 22:02:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 19:23:11.177523
• Title: TrustScore: Reference-Free Evaluation of LLM Response Trustworthiness
• Title（参考訳）: TrustScore: LLM応答信頼性の基準フリー評価
• Authors: Danna Zheng, Danyang Liu, Mirella Lapata, Jeff Z. Pan,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にまたがる印象的な能力を示しており、その実践的応用が急増している。 本稿では,行動整合性の概念に基づくフレームワークであるTrustScoreを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.721012475577716
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities across various domains, prompting a surge in their practical applications. However, concerns have arisen regarding the trustworthiness of LLMs outputs, particularly in closed-book question-answering tasks, where non-experts may struggle to identify inaccuracies due to the absence of contextual or ground truth information. This paper introduces TrustScore, a framework based on the concept of Behavioral Consistency, which evaluates whether an LLMs response aligns with its intrinsic knowledge. Additionally, TrustScore can seamlessly integrate with fact-checking methods, which assesses alignment with external knowledge sources. The experimental results show that TrustScore achieves strong correlations with human judgments, surpassing existing reference-free metrics, and achieving results on par with reference-based metrics.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にまたがる印象的な能力を示しており、その実践的応用が急増している。 しかし、LCMのアウトプットの信頼性に関する懸念が生まれており、特に非専門家が文脈的・根拠的真理情報がないために不正確性を特定するのに苦労するクローズドブックの質問応答タスクにおいてである。 本稿では,行動整合性の概念に基づくフレームワークであるTrustScoreを紹介する。 さらにTrustScoreは、外部知識ソースとの整合性を評価するファクトチェックメソッドとシームレスに統合することができる。 実験結果から,TrustScoreは人間の判断と強い相関関係を示し,既存の基準フリー指標を超越し,基準ベース指標と同等の結果を得ることができた。

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