論文の概要: Enhanced Language Model Truthfulness with Learnable Intervention and Uncertainty Expression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00301v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 07:32:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 20:33:09.139995
• Title: Enhanced Language Model Truthfulness with Learnable Intervention and Uncertainty Expression
• Title（参考訳）: 学習可能な介入と不確実性表現による言語モデル真性の向上
• Authors: Farima Fatahi Bayat, Xin Liu, H. V. Jagadish, Lu Wang,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は長文で一貫性のあるテキストを生成することができるが、事実を幻覚させることが多い。 真性最適化のための学習可能なインターベンション手法であるLITOを提案する。 複数のLLMと質問応答データセットの実験は、LITOがタスク精度を維持しながら真理性を改善することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.69104070561701
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) can generate long-form and coherent text, yet they often hallucinate facts, which undermines their reliability. To mitigate this issue, inference-time methods steer LLM representations toward the "truthful directions" previously learned for truth elicitation. However, applying these truthful directions with the same intensity fails to generalize across different query contexts. We propose LITO, a Learnable Intervention method for Truthfulness Optimization that automatically identifies the optimal intervention intensity tailored to each specific context. LITO explores a sequence of model generations based on increasing levels of intervention intensities. It selects the most accurate response or refuses to answer when the predictions are highly uncertain. Experiments on multiple LLMs and question-answering datasets demonstrate that LITO improves truthfulness while preserving task accuracy. The adaptive nature of LITO counters the limitations of one-size-fits-all intervention methods, maximizing truthfulness by reflecting the model's internal knowledge only when it is confident. Our code is available at https://github.com/launchnlp/LITO.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は長文で一貫性のあるテキストを生成することができるが、事実を幻覚させることが多く、信頼性を損なう。 この問題を緩和するために、推論時手法は、以前に真理を導き出すために学んだ「真理な方向」に向けてLLM表現を操る。 しかし、これらの真正な方向を同じ強度で適用しても、異なるクエリコンテキストにまたがって一般化することができない。 本稿では,それぞれのコンテキストに合わせて最適な介入強度を自動的に識別する,真理性最適化のための学習可能なインターベンション手法LITOを提案する。 LITOは、介入強度の増大に基づくモデル世代を探索する。 予測が極めて不確実な場合には、最も正確な応答を選択するか、答えを拒否する。 複数のLLMと質問応答データセットの実験は、LITOがタスク精度を維持しながら真理性を改善することを示した。 LITOの適応性は、一大の介入方法の限界に対処し、モデルの内部知識を自信のある場合にのみ反映することで真理を最大化する。 私たちのコードはhttps://github.com/ Launchnlp/LITO.comで利用可能です。

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