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。
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