論文の概要: TruthEval: A Dataset to Evaluate LLM Truthfulness and Reliability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01855v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 00:01:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 20:32:51.355519
• Title: TruthEval: A Dataset to Evaluate LLM Truthfulness and Reliability
• Title（参考訳）: TruthEval: LLMの真さと信頼性を評価するデータセット
• Authors: Aisha Khatun, Daniel G. Brown,
• Abstract要約: 我々は、TruthEvalと呼ばれるベンチマークのためのセンシティブなトピックに関する難解なステートメントのキュレートしたコレクションを提示する。 これらのステートメントは手作業でキュレートされ、既知の真理値を含んでいる。 このデータセットを用いていくつかの初期分析を行い、単純な質問を理解できないという単純なタスクでLLMが失敗する事例をいくつか見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Model (LLM) evaluation is currently one of the most important areas of research, with existing benchmarks proving to be insufficient and not completely representative of LLMs' various capabilities. We present a curated collection of challenging statements on sensitive topics for LLM benchmarking called TruthEval. These statements were curated by hand and contain known truth values. The categories were chosen to distinguish LLMs' abilities from their stochastic nature. We perform some initial analyses using this dataset and find several instances of LLMs failing in simple tasks showing their inability to understand simple questions.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の評価は、現在研究の最も重要な領域の1つであり、既存のベンチマークでは不十分であることが証明されており、LLMの様々な能力を完全には表していない。 本稿では,LSM ベンチマークのためのセンシティブなトピックに関する難解なステートメントの収集である TruthEval について述べる。 これらのステートメントは手作業でキュレートされ、既知の真理値を含んでいる。 これらのカテゴリーは、LSMの能力と確率的な性質を区別するために選ばれた。 このデータセットを用いていくつかの初期分析を行い、単純な質問を理解できないという単純なタスクでLLMが失敗する事例をいくつか見出した。

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