論文の概要: Does the Generator Mind its Contexts? An Analysis of Generative Model Faithfulness under Context Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14488v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 12:26:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 15:26:21.732444
• Title: Does the Generator Mind its Contexts? An Analysis of Generative Model Faithfulness under Context Transfer
• Title（参考訳）: 発電機はコンテキストを意識しているか? 文脈伝達下における生成モデル忠実性の解析
• Authors: Xinshuo Hu and Baotian Hu and Dongfang Li and Xiaoguang Li and Lifeng Shang
• Abstract要約: 本研究は,文脈知識に根ざした情報を生成するための知識増強ジェネレータについて紹介する。 我々の目的は、文脈的知識が変化した際のパラメトリック記憶から生じる幻覚の存在を探ることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.081311699224585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The present study introduces the knowledge-augmented generator, which is specifically designed to produce information that remains grounded in contextual knowledge, regardless of alterations in the context. Previous research has predominantly focused on examining hallucinations stemming from static input, such as in the domains of summarization or machine translation. However, our investigation delves into the faithfulness of generative question answering in the presence of dynamic knowledge. Our objective is to explore the existence of hallucinations arising from parametric memory when contextual knowledge undergoes changes, while also analyzing the underlying causes for their occurrence. In order to efficiently address this issue, we propose a straightforward yet effective measure for detecting such hallucinations. Intriguingly, our investigation uncovers that all models exhibit a tendency to generate previous answers as hallucinations. To gain deeper insights into the underlying causes of this phenomenon, we conduct a series of experiments that verify the critical role played by context in hallucination, both during training and testing, from various perspectives.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,文脈の変化によらず,文脈知識に根ざした情報を生成するために特別に設計された知識提示生成器を提案する。 これまでの研究は主に、要約や機械翻訳といった静的入力から生じる幻覚を調べることに重点を置いてきた。 しかし,本研究では,動的知識の存在下での生成的質問応答の忠実性について考察する。 本研究の目的は,文脈的知識が変化した際のパラメトリック記憶から生じる幻覚の存在を探索し,その発生原因を解析することである。 そこで本研究では,このような幻覚を簡便かつ効果的な方法で検出する手法を提案する。 興味深いことに、調査の結果、すべてのモデルが幻覚として過去の回答を生成する傾向があることが判明した。 この現象の根本原因についてより深い知見を得るため、様々な視点から、訓練とテストの両方において、幻覚における文脈が果たす重要な役割を検証する一連の実験を行った。

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