論文の概要: The Human Factor in Detecting Errors of Large Language Models: A Systematic Literature Review and Future Research Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09743v1
- Date: Wed, 13 Mar 2024 21:39:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 21:35:10.695277
- Title: The Human Factor in Detecting Errors of Large Language Models: A Systematic Literature Review and Future Research Directions
- Title(参考訳): 大規模言語モデルの誤り検出におけるヒューマンファクター:体系的文献レビューと今後の研究方向性
- Authors: Christian A. Schiller,
- Abstract要約: 2022年11月、OpenAIによるChatGPTのローンチは人工知能の重要な瞬間となった。
大規模言語モデル (LLM) は、様々な領域で顕著な会話能力を示す。
これらのモデルは「幻覚」や省略といった誤りに影響を受けやすく、誤った情報や不完全な情報を生成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The launch of ChatGPT by OpenAI in November 2022 marked a pivotal moment for Artificial Intelligence, introducing Large Language Models (LLMs) to the mainstream and setting new records in user adoption. LLMs, particularly ChatGPT, trained on extensive internet data, demonstrate remarkable conversational capabilities across various domains, suggesting a significant impact on the workforce. However, these models are susceptible to errors - "hallucinations" and omissions, generating incorrect or incomplete information. This poses risks especially in contexts where accuracy is crucial, such as legal compliance, medicine or fine-grained process frameworks. There are both technical and human solutions to cope with this isse. This paper explores the human factors that enable users to detect errors in LLM outputs, a critical component in mitigating risks associated with their use in professional settings. Understanding these factors is essential for organizations aiming to leverage LLM technology efficiently, guiding targeted training and deployment strategies to enhance error detection by users. This approach not only aims to optimize the use of LLMs but also to prevent potential downstream issues stemming from reliance on inaccurate model responses. The research emphasizes the balance between technological advancement and human insight in maximizing the benefits of LLMs while minimizing the risks, particularly in areas where precision is paramount. This paper performs a systematic literature research on this research topic, analyses and synthesizes the findings, and outlines future research directions. Literature selection cut-off date is January 11th 2024.
- Abstract(参考訳): 2022年11月のOpenAIによるChatGPTのローンチは、人工知能にとって重要な瞬間であり、メインストリームにLarge Language Models(LLM)を導入し、ユーザの採用において新たな記録を樹立した。
LLM、特にChatGPTは、広範なインターネットデータに基づいて訓練され、様々な領域にわたる顕著な会話能力を示し、労働力に大きな影響を与えることを示唆している。
しかし、これらのモデルは「幻覚」や省略といった誤りに影響を受けやすく、誤った情報や不完全な情報を生成する。
これは特に、法的コンプライアンス、医療、きめ細かいプロセスフレームワークなど、正確性が不可欠である状況においてリスクを引き起こす。
この問題に対処する技術的ソリューションと人的ソリューションの両方があります。
本稿では,LLM出力におけるエラーを検知する人的要因について考察する。
これらの要因を理解することは、LLM技術を効率的に活用することを目指す組織にとって不可欠であり、ユーザによるエラー検出を強化するために、目標とするトレーニングとデプロイメント戦略を導いてくれる。
このアプローチは、LLMの使用を最適化するだけでなく、不正確なモデル応答に依存することに起因する下流の問題を防止することを目的としている。
この研究は、特に精度が最優先の分野において、リスクを最小限にしつつ、LLMのメリットを最大化するための技術進歩と人間の洞察のバランスを強調している。
本稿では,本研究を体系的に研究し,研究結果を分析,合成し,今後の研究方向性を概説する。
文学の選考は2024年1月11日である。
関連論文リスト
- Understanding Privacy Risks of Embeddings Induced by Large Language Models [75.96257812857554]
大きな言語モデルは、人工知能の初期の兆候を示すが、幻覚に苦しむ。
1つの有望な解決策は、外部知識を埋め込みとして保存し、LLMを検索強化世代に支援することである。
近年の研究では、事前学習された言語モデルによるテキスト埋め込みから、元のテキストを部分的に再構築できることが実験的に示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-25T13:10:48Z) - Exploring LLMs as a Source of Targeted Synthetic Textual Data to Minimize High Confidence Misclassifications [9.982616173090264]
本研究では,データ拡張のための大規模言語モデル (LLM) の利用を,分類タスク中に高い信頼度で誤った予測を行うNLPモデルの問題に対する潜在的な解決策として検討する。
緩和のために、人間またはLLMは、高い信頼性の誤分類の自然言語特性を提供し、合成データを生成し、トレーニングセットを拡張するのに使用される。
本研究では,3つの分類課題に対するアプローチを広範囲に評価し,信頼性の高い誤分類の数を減らし,その効果を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T16:49:25Z) - The Frontier of Data Erasure: Machine Unlearning for Large Language Models [56.26002631481726]
大規模言語モデル(LLM)はAIの進歩の基礎となっている。
LLMは機密情報、偏見情報、著作権情報を記憶し、広めることによってリスクを生じさせる。
機械学習は、これらの懸念を軽減するための最先端のソリューションとして現れます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-23T09:26:15Z) - Enhancing Robustness of LLM-Synthetic Text Detectors for Academic
Writing: A Comprehensive Analysis [35.351782110161025]
大規模言語モデル(LLM)は、仕事と研究の方法に革命をもたらす多くの利点を提供する。
彼らはまた、潜在的なネガティブな結果のために、かなりの注意を払っている。
1つの例は、人的貢献の少ない学術報告書や論文を作成することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-16T01:58:36Z) - Adapting LLMs for Efficient, Personalized Information Retrieval: Methods
and Implications [0.7832189413179361]
LLM(Large Language Models)は、人間に似たテキストの理解と生成に優れた言語モデルである。
本稿では,言語モデル(LLM)と情報検索(IR)システムの統合戦略について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T02:01:01Z) - A Survey on LLM-Generated Text Detection: Necessity, Methods, and Future Directions [39.36381851190369]
LLM生成テキストを検出できる検出器を開発する必要がある。
このことは、LLMが生成するコンテンツの有害な影響から、LLMの潜在的な誤用や、芸術的表現やソーシャルネットワークのような保護領域の軽減に不可欠である。
この検出器技術は、ウォーターマーキング技術、統計ベースの検出器、神経ベース検出器、そして人間の支援手法の革新によって、最近顕著な進歩をみせている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T09:01:13Z) - Gaining Wisdom from Setbacks: Aligning Large Language Models via Mistake
Analysis [127.85293480405082]
大規模言語モデル(LLM)の急速な開発は、多くの機会を提供するだけでなく、重要な課題も提示している。
既存のアライメント手法は、人間による注釈付き、欠陥のない命令応答ペアを利用することで、LLMを好ましい結果に導くのが一般的である。
本研究は誤り解析に基づく新しいアライメント手法を提案する。ミスの原因と回避方法を学習するために,LLMを誤った内容に故意に公開する手法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-16T14:59:10Z) - Automatically Correcting Large Language Models: Surveying the landscape
of diverse self-correction strategies [104.32199881187607]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広いNLPタスクで顕著な性能を示した。
これらの欠陥を正すための有望なアプローチは自己補正であり、LLM自体が自身の出力で問題を修正するために誘導される。
本稿では,この新技術について概観する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-06T18:38:52Z) - Aligning Large Language Models with Human: A Survey [53.6014921995006]
広範囲なテキストコーパスで訓練されたLarge Language Models (LLM) は、幅広い自然言語処理(NLP)タスクの先導的なソリューションとして登場した。
その顕著な性能にもかかわらず、これらのモデルは、人間の指示を誤解したり、偏見のあるコンテンツを生成したり、事実的に誤った情報を生成するといった、ある種の制限を受ける傾向にある。
本調査では,これらのアライメント技術の概要について概観する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-24T17:44:58Z) - On the Risk of Misinformation Pollution with Large Language Models [127.1107824751703]
本稿では,現代大規模言語モデル (LLM) の誤用の可能性について検討する。
本研究は, LLMが効果的な誤情報発生器として機能し, DOQAシステムの性能が著しく低下することを明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T04:10:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。