論文の概要: Knowledge Conflicts for LLMs: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08319v2
• Date: Sat, 22 Jun 2024 08:31:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 01:31:59.806837
• Title: Knowledge Conflicts for LLMs: A Survey
• Title（参考訳）: LLMの知識紛争:調査
• Authors: Rongwu Xu, Zehan Qi, Zhijiang Guo, Cunxiang Wang, Hongru Wang, Yue Zhang, Wei Xu,
• Abstract要約: 調査では、コンテキストメモリ、コンテキスト間、メモリ内コンフリクトの3つのカテゴリに焦点が当てられている。 これらの対立は、大規模言語モデルの信頼性と性能に大きな影響を及ぼす可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.731074825915833
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This survey provides an in-depth analysis of knowledge conflicts for large language models (LLMs), highlighting the complex challenges they encounter when blending contextual and parametric knowledge. Our focus is on three categories of knowledge conflicts: context-memory, inter-context, and intra-memory conflict. These conflicts can significantly impact the trustworthiness and performance of LLMs, especially in real-world applications where noise and misinformation are common. By categorizing these conflicts, exploring the causes, examining the behaviors of LLMs under such conflicts, and reviewing available solutions, this survey aims to shed light on strategies for improving the robustness of LLMs, thereby serving as a valuable resource for advancing research in this evolving area.
• Abstract（参考訳）: この調査は、大規模言語モデル(LLM)における知識の衝突を詳細に分析し、文脈的知識とパラメトリック知識を混ぜ合わせる際に直面する複雑な課題を明らかにする。 私たちの焦点は、コンテキストメモリ、コンテキスト間、メモリ内コンフリクトの3つのカテゴリの知識コンフリクトに焦点を当てています。 これらの対立は、特にノイズや誤報が一般的である現実世界のアプリケーションにおいて、LLMの信頼性と性能に大きな影響を及ぼす可能性がある。 これらの紛争を分類し、原因を探究し、これらの紛争下でのLSMの行動を調べ、利用可能な解決策を見直し、この調査は、LSMの堅牢性を改善するための戦略に光を当てることを目的としており、この発展途上国の研究を進めるための貴重な資源となっている。

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