論文の概要: Rejection Improves Reliability: Training LLMs to Refuse Unknown Questions Using RL from Knowledge Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18349v2
• Date: Sun, 7 Apr 2024 07:41:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-10 00:16:23.920739
• Title: Rejection Improves Reliability: Training LLMs to Refuse Unknown Questions Using RL from Knowledge Feedback
• Title（参考訳）: リジェクションは信頼性を向上する:知識フィードバックから未知の質問をRLで除去するLLMの訓練
• Authors: Hongshen Xu, Zichen Zhu, Situo Zhang, Da Ma, Shuai Fan, Lu Chen, Kai Yu,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)はしばしば幻覚と呼ばれる誤った出力を生成する。 知識フィードバックによる強化学習(Reinforcement Learning from Knowledge Feedback, RLKF)と呼ばれる新しいアライメントフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.120154004011084
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) often generate erroneous outputs, known as hallucinations, due to their limitations in discerning questions beyond their knowledge scope. While addressing hallucination has been a focal point in research, previous efforts primarily concentrate on enhancing correctness without giving due consideration to the significance of rejection mechanisms. In this paper, we conduct a comprehensive examination of the role of rejection, introducing the notion of model reliability along with corresponding metrics. These metrics measure the model's ability to provide accurate responses while adeptly rejecting questions exceeding its knowledge boundaries, thereby minimizing hallucinations. To improve the inherent reliability of LLMs, we present a novel alignment framework called Reinforcement Learning from Knowledge Feedback (RLKF). RLKF leverages knowledge feedback to dynamically determine the model's knowledge boundary and trains a reliable reward model to encourage the refusal of out-of-knowledge questions. Experimental results on mathematical questions affirm the substantial efficacy of RLKF in significantly enhancing LLM reliability.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、知識の範囲を超えて質問を識別する制限のため、幻覚として知られる誤った出力を生成することが多い。 幻覚への対処は研究の焦点となっているが、従来の取り組みは主に拒絶機構の重要性を考慮せずに正しさを高めることに集中していた。 本稿では,モデル信頼性の概念を,対応する指標とともに導入し,拒絶の役割を包括的に検討する。 これらの指標は、モデルが正確な応答を提供する能力を測定し、知識境界を超える質問を十分に拒否し、幻覚を最小化する。 本稿では,LLMの信頼性を向上させるために,知識フィードバックからの強化学習(Reinforcement Learning from Knowledge Feedback, RLKF)と呼ばれる新しいアライメントフレームワークを提案する。 RLKFは知識フィードバックを活用してモデルの知識境界を動的に決定し、信頼性の高い報酬モデルを訓練し、知識外質問の拒否を促す。 数学的な質問に対する実験結果から、LLM信頼性を著しく向上させるRLKFの有効性が確認された。

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