論文の概要: Re-Ex: Revising after Explanation Reduces the Factual Errors in LLM Responses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17097v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 00:22:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 18:24:40.570253
• Title: Re-Ex: Revising after Explanation Reduces the Factual Errors in LLM Responses
• Title（参考訳）: 再表現: LLM 応答における実誤差を低減した説明後の修正
• Authors: Juyeon Kim, Jeongeun Lee, Yoonho Chang, Chanyeol Choi, Junseong Kim, Jy-yong Sohn
• Abstract要約: 本稿では,LLM生成テキストの修正手法であるRe-Exを提案する。 Re-Exは、複数のベンチマークでより少ない時間と少ないトークンで、より良いリビジョンパフォーマンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.549804002910385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mitigating hallucination issues is one of the main challenges of LLMs we need to overcome, in order to reliably use them in real-world scenarios. Recently, various methods are proposed to check the factual errors in the LLM-generated texts and revise them accordingly, to reduce the hallucination issue. In this paper, we propose Re-Ex, a method of revising LLM-generated texts, which introduces a novel step dubbed as the factual error explanation step. Re-Ex revises the initial response of LLMs using 3-steps: first, external tools are used to get the evidences on the factual errors in the response; second, LLMs are instructed to explain the problematic parts of the response based on the evidences gathered in the first step; finally, LLMs revise the response using the explanation obtained in the second step. In addition to the explanation step, we propose new prompting techniques to reduce the amount of tokens and wall-clock time required for the response revision process. Compared with existing methods including Factool, CoVE, and RARR, Re-Ex provides better revision performance with less time and fewer tokens in multiple benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 幻覚の問題を緩和することは、現実のシナリオでそれらを確実に活用するために、克服すべきLCMの主要な課題の1つです。 近年,llm生成テキストの事実誤りをチェックし,それに従って修正し,幻覚問題を低減させる手法が提案されている。 本稿では,LLM生成テキストの修正手法であるRe-Exを提案する。 第1に、外部ツールを使用して、応答中の事実エラーの証拠を取得すること、第2に、llmは、第1のステップで収集された証拠に基づいて、応答の問題部分を説明するように指示すること、最後に、第2のステップで得られた説明を使って、応答を改訂することである。 説明ステップに加えて,反応修正プロセスに必要なトークン量と壁面時間を削減するための新しいプロンプト手法を提案する。 Factool、CoVE、RARRといった既存のメソッドと比較して、Re-Exは複数のベンチマークでより少ない時間と少ないトークンで改善されたリビジョンパフォーマンスを提供する。

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