論文の概要: In-Context Sharpness as Alerts: An Inner Representation Perspective for Hallucination Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01548v3
• Date: Tue, 12 Mar 2024 09:49:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 00:23:32.515310
• Title: In-Context Sharpness as Alerts: An Inner Representation Perspective for Hallucination Mitigation
• Title（参考訳）: アラートとしての文脈内シャープネス:幻覚軽減のための内的表現的視点
• Authors: Shiqi Chen, Miao Xiong, Junteng Liu, Zhengxuan Wu, Teng Xiao, Siyang Gao, Junxian He
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば幻覚を起こし、事実の誤りを引き起こす。 正しい世代は、不正な世代に比べて、コンテキスト内のトークンの隠された状態において、よりシャープなコンテキストアクティベーションを持つ傾向がある。 本研究では,テキスト内隠れ状態のシャープネス'を定量化し,デコード処理に組み込むエントロピーに基づく計量法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.31646727970656
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) frequently hallucinate and produce factual errors, yet our understanding of why they make these errors remains limited. In this study, we delve into the underlying mechanisms of LLM hallucinations from the perspective of inner representations, and discover a salient pattern associated with hallucinations: correct generations tend to have sharper context activations in the hidden states of the in-context tokens, compared to the incorrect ones. Leveraging this insight, we propose an entropy-based metric to quantify the ``sharpness'' among the in-context hidden states and incorporate it into the decoding process to formulate a constrained decoding approach. Experiments on various knowledge-seeking and hallucination benchmarks demonstrate our approach's consistent effectiveness, for example, achieving up to an 8.6 point improvement on TruthfulQA. We believe this study can improve our understanding of hallucinations and serve as a practical solution for hallucination mitigation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、しばしば事実エラーを幻覚し、生み出すが、これらのエラーの原因を理解することは、まだ限られている。 本研究では,内的表現の観点から LLM の幻覚のメカニズムを探求し,幻覚に関連する有能なパターンを見出す: 正しい世代は,不正確なトークンよりも,暗黙のトークンの隠蔽状態において,よりシャープな文脈アクティベーションを持つ傾向がある。 この知見を活かしたエントロピーに基づく計量法を提案し、文脈内隠れ状態の「シャープネス」を定量化し、復号過程に組み込んで制約付き復号法を定式化する。 様々な知識探索および幻覚ベンチマークの実験は、例えば、TrathfulQAで最大8.6ポイントの改善を達成するなど、我々のアプローチの一貫性のある有効性を示している。 この研究は幻覚の理解を深め、幻覚緩和の現実的な解決策となると信じている。

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