論文の概要: Fine-Grained Self-Endorsement Improves Factuality and Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15631v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 22:24:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 17:39:13.947170
• Title: Fine-Grained Self-Endorsement Improves Factuality and Reasoning
• Title（参考訳）: ファクチュアリティと推論を改善するファイングラインドセルフエンドルメント
• Authors: Ante Wang, Linfeng Song, Baolin Peng, Ye Tian, Lifeng Jin, Haitao Mi, Jinsong Su and Dong Yu
• Abstract要約: 本研究は, 大規模言語モデル (LLM) 世代を推定時に改善するために, ファクト・コンプレッション・幻覚を緩和する。 本稿では,複数のサンプル応答におけるファクトレベルの詳細な比較を生かした自己組織化フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.83651220132495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work studies improving large language model (LLM) generations at inference time by mitigating fact-conflicting hallucinations. Particularly, we propose a self-endorsement framework that leverages the fine-grained fact-level comparisons across multiple sampled responses. Compared with prior ensemble methods (Wang et al., 2022;Chen et al., 2023)) that perform response-level selection, our approach can better alleviate hallucinations, especially for longform generation tasks. Our approach can broadly benefit smaller and open-source LLMs as it mainly conducts simple content-based comparisons. Experiments on Biographies show that our method can effectively improve the factuality of generations with simple and intuitive prompts across different scales of LLMs. Besides, comprehensive analyses on TriviaQA and GSM8K demonstrate the potential of self-endorsement for broader application.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,大規模言語モデル (LLM) 世代を推定時間で改善する手法である。 特に,複数のサンプル応答における詳細な事実レベル比較を利用する自己支持フレームワークを提案する。 応答レベル選択を行う事前アンサンブル法(wang et al., 2022;chen et al., 2023)と比較して,特に長文生成タスクにおいて,幻覚を緩和する手法が優れている。 我々のアプローチは、主に単純なコンテンツベースの比較を行うため、小さくてオープンソースのLCMに広く利益をもたらすことができる。 バイオグラフィー実験により, 異なるスケールのLDMにおいて, 簡便かつ直感的なプロンプトにより, 世代間の事実性を効果的に改善できることが示唆された。 さらに、TriviaQA と GSM8K に関する包括的な分析は、より広範な応用のための自己達成の可能性を示している。

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