論文の概要: TofuEval: Evaluating Hallucinations of LLMs on Topic-Focused Dialogue Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13249v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 18:58:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 13:40:36.923991
• Title: TofuEval: Evaluating Hallucinations of LLMs on Topic-Focused Dialogue Summarization
• Title（参考訳）: TofuEval: 話題強調対話要約におけるLLMの幻覚の評価
• Authors: Liyan Tang, Igor Shalyminov, Amy Wing-mei Wong, Jon Burnsky, Jake W. Vincent, Yu'an Yang, Siffi Singh, Song Feng, Hwanjun Song, Hang Su, Lijia Sun, Yi Zhang, Saab Mansour, Kathleen McKeown
• Abstract要約: 様々な大きさのLPMによって生成される話題中心の対話要約に関する新しい評価ベンチマークを提案する。 我々はこれらの要約の事実整合性に関する二項文レベルの人文アノテーションと、事実整合性のある文章の詳細な説明を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.156812330101463
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single document news summarization has seen substantial progress on faithfulness in recent years, driven by research on the evaluation of factual consistency, or hallucinations. We ask whether these advances carry over to other text summarization domains. We propose a new evaluation benchmark on topic-focused dialogue summarization, generated by LLMs of varying sizes. We provide binary sentence-level human annotations of the factual consistency of these summaries along with detailed explanations of factually inconsistent sentences. Our analysis shows that existing LLMs hallucinate significant amounts of factual errors in the dialogue domain, regardless of the model's size. On the other hand, when LLMs, including GPT-4, serve as binary factual evaluators, they perform poorly and can be outperformed by prevailing state-of-the-art specialized factuality evaluation metrics. Finally, we conducted an analysis of hallucination types with a curated error taxonomy. We find that there are diverse errors and error distributions in model-generated summaries and that non-LLM based metrics can capture all error types better than LLM-based evaluators.
• Abstract（参考訳）: 単一文書の要約は, 事実整合性の評価や幻覚の研究によって, 近年, 忠実性に大きな進歩を遂げている。 これらの進歩が他のテキスト要約ドメインに続くかどうかを問う。 様々な大きさのLPMによって生成された話題中心の対話要約に関する新しい評価ベンチマークを提案する。 これらの要約の事実的一貫性に関する二文レベルの人間的注釈と、事実的不整合文の詳細な説明を提供する。 分析の結果,既存のLLMは,モデルのサイズに関わらず,対話領域におけるかなりの事実誤りを幻覚させることがわかった。 一方, GPT-4 など LLM が2次ファクトリティー評価器として機能すると, 性能が悪く, 最先端のファクトリティー評価指標により性能が向上する。 最後に,修正誤り分類法を用いて幻覚型の分析を行った。 モデル生成サマリーには多様なエラーやエラー分布があり、LLMをベースとしないメトリクスはLLMベースの評価器よりも全てのエラータイプを捉えることができる。

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