論文の概要: Analyzing LLM Behavior in Dialogue Summarization: Unveiling Circumstantial Hallucination Trends

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03487v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 17:49:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 17:12:15.832617
• Title: Analyzing LLM Behavior in Dialogue Summarization: Unveiling Circumstantial Hallucination Trends
• Title（参考訳）: ダイアログ要約におけるLCMの挙動分析:現状の幻覚の傾向を解明する
• Authors: Sanjana Ramprasad, Elisa Ferracane, Zachary C. Lipton,
• Abstract要約: 対話要約のための大規模言語モデルの忠実度を評価する。 私たちの評価は幻覚を構成するものに関して微妙な点を呈する。 既存の指標より優れた微細な誤差検出のための2つのプロンプトベースのアプローチを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.86240794422485
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have considerably advanced the capabilities of summarization systems. However, they continue to face concerns about hallucinations. While prior work has evaluated LLMs extensively in news domains, most evaluation of dialogue summarization has focused on BART-based models, leaving a gap in our understanding of their faithfulness. Our work benchmarks the faithfulness of LLMs for dialogue summarization, using human annotations and focusing on identifying and categorizing span-level inconsistencies. Specifically, we focus on two prominent LLMs: GPT-4 and Alpaca-13B. Our evaluation reveals subtleties as to what constitutes a hallucination: LLMs often generate plausible inferences, supported by circumstantial evidence in the conversation, that lack direct evidence, a pattern that is less prevalent in older models. We propose a refined taxonomy of errors, coining the category of "Circumstantial Inference" to bucket these LLM behaviors and release the dataset. Using our taxonomy, we compare the behavioral differences between LLMs and older fine-tuned models. Additionally, we systematically assess the efficacy of automatic error detection methods on LLM summaries and find that they struggle to detect these nuanced errors. To address this, we introduce two prompt-based approaches for fine-grained error detection that outperform existing metrics, particularly for identifying "Circumstantial Inference."
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、要約システムの能力を大幅に進歩させてきた。 しかし、彼らは幻覚に悩まされ続けている。 先行研究はニュース分野においてLLMを広く評価してきたが、対話要約のほとんどの評価はBARTに基づくモデルに焦点を合わせており、その忠実さに対する理解のギャップが残されている。 我々の研究は、対話要約のためのLLMの忠実さ、人間のアノテーションの使用、およびスパンレベルの不整合の特定と分類に焦点をあてるものである。 具体的には, GPT-4 と Alpaca-13B の2つの顕著な LLM に焦点を当てる。 我々の評価は、幻覚を構成するものに関する微妙な点を明らかにしている: LLMは、しばしば、会話の状況証拠によって支えられ、直接的証拠が欠如しており、古いモデルでは一般的でないパターンを生成する。 本稿では,これらのLCMの挙動を把握し,データセットを解放するために,"Circumstantial Inference"というカテゴリを作成した誤りの分類法を提案する。 分類学を用いて、LLMと古い微調整モデルとの行動的差異を比較した。 さらに,LLM要約に対する自動誤り検出手法の有効性を体系的に評価し,これらの誤りを検出するのに苦労していることを見出した。 この問題に対処するために,既存の指標,特に"Circumtial Inference"の精度を向上する,きめ細かいエラー検出のための2つのプロンプトベースのアプローチを提案する。

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