論文の概要: FacLens: Transferable Probe for Foreseeing Non-Factuality in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05328v3
• Date: Tue, 08 Oct 2024 03:26:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 10:16:58.272227
• Title: FacLens: Transferable Probe for Foreseeing Non-Factuality in Large Language Models
• Title（参考訳）: FacLens:大規模言語モデルにおける非ファクチュアリティの予測可能なプローブ
• Authors: Yanling Wang, Haoyang Li, Hao Zou, Jing Zhang, Xinlei He, Qi Li, Ke Xu,
• Abstract要約: 本研究は,非実効性予測(NFP)について検討し,LLMが質問に対する非実効性応答を生成するかどうかを予測することを目的とした。 本研究では,NFPタスクの隠れ表現を効果的に探索するFacLensという軽量なNFPモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.985758097434946
• License:
• Abstract: Despite advancements in large language models (LLMs), non-factual responses remain prevalent. Unlike extensive studies on post-hoc detection of such responses, this work studies non-factuality prediction (NFP), aiming to predict whether an LLM will generate a non-factual response to a question before the generation process. Previous efforts on NFP have demonstrated LLMs' awareness of their internal knowledge, but they still face challenges in efficiency and transferability. In this work, we propose a lightweight NFP model named Factuality Lens (FacLens), which effectively probes hidden representations of questions for the NFP task. Besides, we discover that hidden question representations sourced from different LLMs exhibit similar NFP patterns, which enables the transferability of FacLens across LLMs to reduce development costs. Extensive experiments highlight FacLens's superiority in both effectiveness and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の進歩にもかかわらず、非実効応答は依然として一般的である。 このような反応のポストホック検出に関する広範な研究とは異なり、この研究は非実効性予測(NFP)を研究し、LLMが生成プロセスの前に質問に対する非実効性応答を生成するかどうかを予測することを目的としている。 NFPに対する以前の取り組みは、LLMが自身の内部知識を認識していることを示してきたが、効率性や伝達可能性の課題に直面している。 本研究では,FacLens(FacLens)と呼ばれる軽量なNFPモデルを提案する。 さらに,LLM間のFacLensの転送性が向上し,開発コストの低減を図るため,異なるLLMから得られた隠れ質問表現が類似したNFPパターンを示すことが判明した。 大規模な実験は、FacLensの効率性と効率性の両方における優位性を強調している。

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