Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluating LLMs at Detecting Errors in LLM Responses

論文の概要: Evaluating LLMs at Detecting Errors in LLM Responses

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03602v1
Date: Thu, 4 Apr 2024 17:19:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-05 14:02:35.698891
Title: Evaluating LLMs at Detecting Errors in LLM Responses
Title（参考訳）: LLM応答における誤差検出のためのLLMの評価
Authors: Ryo Kamoi, Sarkar Snigdha Sarathi Das, Renze Lou, Jihyun Janice Ahn, Yilun Zhao, Xiaoxin Lu, Nan Zhang, Yusen Zhang, Ranran Haoran Zhang, Sujeeth Reddy Vummanthala, Salika Dave, Shaobo Qin, Arman Cohan, Wenpeng Yin, Rui Zhang,
Abstract要約: この研究は、LLMによる客観的、現実的で多様なエラーからなる最初のエラー検出ベンチマークであるReaLMistakeを紹介した。我々はReaLMistakeを用いて12の大規模言語モデルに基づいて誤り検出を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.645694514606507
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: With Large Language Models (LLMs) being widely used across various tasks, detecting errors in their responses is increasingly crucial. However, little research has been conducted on error detection of LLM responses. Collecting error annotations on LLM responses is challenging due to the subjective nature of many NLP tasks, and thus previous research focuses on tasks of little practical value (e.g., word sorting) or limited error types (e.g., faithfulness in summarization). This work introduces ReaLMistake, the first error detection benchmark consisting of objective, realistic, and diverse errors made by LLMs. ReaLMistake contains three challenging and meaningful tasks that introduce objectively assessable errors in four categories (reasoning correctness, instruction-following, context-faithfulness, and parameterized knowledge), eliciting naturally observed and diverse errors in responses of GPT-4 and Llama 2 70B annotated by experts. We use ReaLMistake to evaluate error detectors based on 12 LLMs. Our findings show: 1) Top LLMs like GPT-4 and Claude 3 detect errors made by LLMs at very low recall, and all LLM-based error detectors perform much worse than humans. 2) Explanations by LLM-based error detectors lack reliability. 3) LLMs-based error detection is sensitive to small changes in prompts but remains challenging to improve. 4) Popular approaches to improving LLMs, including self-consistency and majority vote, do not improve the error detection performance. Our benchmark and code are provided at https://github.com/psunlpgroup/ReaLMistake.
Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)が様々なタスクで広く使われているため、その応答におけるエラーの検出はますます重要になっている。しかし,LSM応答の誤り検出についてはほとんど研究されていない。 LLM応答に対するエラーアノテーションの収集は、多くのNLPタスクの主観的な性質のため困難であり、これまでの研究では、実用的価値の少ないタスク(例えば、単語ソート)や限られたエラータイプ(例えば、要約における忠実さ)に焦点を当てていた。この研究は、LLMによる客観的、現実的で多様なエラーからなる最初のエラー検出ベンチマークであるReaLMistakeを紹介した。 ReaLMistakeは、4つのカテゴリで客観的に評価可能なエラー(正当性、命令追従性、文脈忠実性、パラメータ化知識)を導入し、専門家によって注釈されたGPT-4とLlama 270Bの応答において自然に観察され多様なエラーを誘発する、困難で有意義な3つのタスクを含んでいる。我々はReaLMistakeを用いて12個のLDMに基づいて誤差検出を行う。私たちの発見は以下のとおりです。 1) GPT-4 や Claude 3 のような最上位の LLM は LLM のエラーを極めて少ないリコールで検出し、全ての LLM ベースのエラー検出器は人間よりもはるかにひどい性能を発揮する。 2)LLMに基づく誤り検出装置による説明は信頼性に欠ける。 3) LLMによる誤り検出は, プロンプトの小さな変化に敏感であるが, 改善は困難である。 4) 自己整合性や多数決を含むLCMの改善に対する一般的なアプローチは, エラー検出性能を向上しない。ベンチマークとコードはhttps://github.com/psunlpgroup/ReaLMistake.comで公開されています。

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