論文の概要: MiniCheck: Efficient Fact-Checking of LLMs on Grounding Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10774v1
• Date: Tue, 16 Apr 2024 17:59:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 15:45:38.686796
• Title: MiniCheck: Efficient Fact-Checking of LLMs on Grounding Documents
• Title（参考訳）: MiniCheck: グラウンドドキュメンテーション上でのLLMの効率的なFact-Checking
• Authors: Liyan Tang, Philippe Laban, Greg Durrett,
• Abstract要約: GPT-4レベルの性能を持つ小型モデルを400倍のコストで構築する方法を示す。 既存のデータセットを LLM-AggreFact ベンチマークにまとめる。 我々の最良のシステム MiniCheck-FT5 (770Mパラメータ) は、同等の大きさの全てのシステムより優れ、GPT-4精度に達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.02920842630234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recognizing if LLM output can be grounded in evidence is central to many tasks in NLP: retrieval-augmented generation, summarization, document-grounded dialogue, and more. Current approaches to this kind of "fact-checking" are based on verifying each piece of a model generation against potential evidence using an LLM. However, this process can be very computationally expensive, requiring many calls to LLMs to check a single response. In this work, we show how to build small models that have GPT-4-level performance but for 400x lower cost. We do this by constructing synthetic training data with GPT-4, which involves creating realistic yet challenging instances of factual errors via a structured generation procedure. Training on this data teaches models to check each fact in the claim and recognize synthesis of information across sentences. For evaluation, we unify pre-existing datasets into a benchmark LLM-AggreFact, collected from recent work on fact-checking and grounding LLM generations. Our best system MiniCheck-FT5 (770M parameters) outperforms all systems of comparable size and reaches GPT-4 accuracy. We release LLM-AggreFact, code for data synthesis, and models.
• Abstract（参考訳）: LLMの出力がエビデンスで根拠付けられるかどうかを認識することは、NLPにおける多くのタスクの中心である:検索強化生成、要約、文書地上対話など。 この種の「ファクトチェック」への現在のアプローチは、LLMを使用してモデル生成の各部品を潜在的な証拠に対して検証することに基づいている。 しかし、このプロセスは非常に計算コストがかかり、単一の応答をチェックするのに多くのLCMを呼び出す必要がある。 本稿では,GPT-4レベルの性能を持つ小型モデルを400倍のコストで構築する方法を示す。 我々はGPT-4を用いて合成トレーニングデータを構築し、構造化された生成手順を用いて現実的かつ挑戦的な事実エラーの事例を作成する。 このデータに基づくトレーニングは、モデルにクレーム内の各事実をチェックし、文間で情報の合成を認識するように教える。 評価のために,既存のデータセットをLCM-AggreFactベンチマークに統一する。 我々の最良のシステム MiniCheck-FT5 (770Mパラメータ) は、同等の大きさの全てのシステムより優れ、GPT-4精度に達する。 LLM-AggreFact、データ合成のためのコード、およびモデルをリリースする。

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