論文の概要: Think Twice Before Trusting: Self-Detection for Large Language Models through Comprehensive Answer Reflection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09972v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 05:42:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 12:28:47.808289
• Title: Think Twice Before Trusting: Self-Detection for Large Language Models through Comprehensive Answer Reflection
• Title（参考訳）: 信頼より2倍早く考える: 包括的回答反射による大規模言語モデルの自己検出
• Authors: Moxin Li, Wenjie Wang, Fuli Feng, Fengbin Zhu, Qifan Wang, Tat-Seng Chua,
• Abstract要約: 本稿では, LLM生成解を超える包括的解答空間を考察した, 新たな自己検出パラダイムを提案する。 複数の候補回答の信頼性を徹底的に比較し、LLM生成の不正確な回答における過剰信頼を軽減する。 このフレームワークは、優れた自己検出のための既存のアプローチとシームレスに統合できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.71323430635593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-detection for Large Language Model (LLM) seeks to evaluate the LLM output trustability by leveraging LLM's own capabilities, alleviating the output hallucination issue. However, existing self-detection approaches only retrospectively evaluate answers generated by LLM, typically leading to the over-trust in incorrectly generated answers. To tackle this limitation, we propose a novel self-detection paradigm that considers the comprehensive answer space beyond LLM-generated answers. It thoroughly compares the trustability of multiple candidate answers to mitigate the over-trust in LLM-generated incorrect answers. Building upon this paradigm, we introduce a two-step framework, which firstly instructs LLM to reflect and provide justifications for each candidate answer, and then aggregates the justifications for comprehensive target answer evaluation. This framework can be seamlessly integrated with existing approaches for superior self-detection. Extensive experiments on six datasets spanning three tasks demonstrate the effectiveness of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルのための自己検出(LLM)は、LLMの能力を活用し、出力幻覚の問題を緩和し、LCMの出力信頼性を評価する。 しかし、既存の自己検出アプローチは、LLMが生み出した回答を振り返ってのみ評価する。 この制限に対処するために,LLM生成解を超える包括的解答空間を考慮した新たな自己検出パラダイムを提案する。 複数の候補回答の信頼性を徹底的に比較し、LLM生成の不正確な回答における過剰信頼を軽減する。 このパラダイムに基づいて、2段階のフレームワークを導入し、まずまずLLMに各候補回答の正当性を反映させ、それから総合的な目標回答評価のための正当性を集約するように指示する。 このフレームワークは、優れた自己検出のための既存のアプローチとシームレスに統合できる。 3つのタスクにまたがる6つのデータセットに関する大規模な実験は、提案フレームワークの有効性を実証している。

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