論文の概要: Detecting Hallucinations in Large Language Model Generation: A Token Probability Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19648v1
• Date: Thu, 30 May 2024 03:00:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 18:26:21.619691
• Title: Detecting Hallucinations in Large Language Model Generation: A Token Probability Approach
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル生成における幻覚の検出:トークン確率的アプローチ
• Authors: Ernesto Quevedo, Jorge Yero, Rachel Koerner, Pablo Rivas, Tomas Cerny,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、幻覚と呼ばれる不正確な出力を生成する。 本稿では,トークンから得られる4つの数値的特徴と,他の評価者から得られる語彙的確率を用いた教師付き学習手法を提案する。 この方法は有望な結果をもたらし、3つの異なるベンチマークで複数のタスクで最先端の結果を上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Concerns regarding the propensity of Large Language Models (LLMs) to produce inaccurate outputs, also known as hallucinations, have escalated. Detecting them is vital for ensuring the reliability of applications relying on LLM-generated content. Current methods often demand substantial resources and rely on extensive LLMs or employ supervised learning with multidimensional features or intricate linguistic and semantic analyses difficult to reproduce and largely depend on using the same LLM that hallucinated. This paper introduces a supervised learning approach employing two simple classifiers utilizing only four numerical features derived from tokens and vocabulary probabilities obtained from other LLM evaluators, which are not necessarily the same. The method yields promising results, surpassing state-of-the-art outcomes in multiple tasks across three different benchmarks. Additionally, we provide a comprehensive examination of the strengths and weaknesses of our approach, highlighting the significance of the features utilized and the LLM employed as an evaluator. We have released our code publicly at https://github.com/Baylor-AI/HalluDetect.
• Abstract（参考訳）: 幻覚として知られる不正確なアウトプットを生成するためのLLM(Large Language Models)の妥当性に関する懸念が高まっている。 それらを検出することは、LCM生成コンテンツに依存するアプリケーションの信頼性を確保するために不可欠である。 現在の手法は、しばしばかなりのリソースを必要とし、広範囲のLLMに依存するか、多次元の特徴を持つ教師あり学習を採用するか、複雑な言語的・意味分析は再現が困難であり、幻覚したLLMを使うのに大きく依存する。 本稿では,トークンから得られる4つの数値的特徴と,他のLLM評価器から得られる語彙的確率を利用する2つの単純な分類器を用いた教師付き学習手法を提案する。 この方法は有望な結果をもたらし、3つの異なるベンチマークで複数のタスクで最先端の結果を上回る。 さらに,本手法の長所と短所を総合的に検討し,得られた特徴とLCMを評価対象として用いることの重要性を強調した。 私たちはhttps://github.com/Baylor-AI/HalluDetect.comでコードを公開しました。

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