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。
関連論文リスト
- Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning [53.6472920229013]
大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語タスクにおいて印象的な能力を示している。
LLMは多段階推論を行う際にエラー、幻覚、矛盾する文を生成する傾向がある。
本稿では,LLMの復号化過程を検討計画で導くためのフレームワークであるQ*を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T13:08:09Z) - Uncertainty Quantification for In-Context Learning of Large Language Models [52.891205009620364]
大規模言語モデル(LLM)の画期的な能力として、文脈内学習が登場している。
両タイプの不確かさを定量化するための新しい定式化法とそれに対応する推定法を提案する。
提案手法は、プラグイン・アンド・プレイ方式でコンテキスト内学習の予測を理解するための教師なしの方法を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-15T18:46:24Z) - Quantitative knowledge retrieval from large language models [4.155711233354597]
大規模言語モデル(LLM)は、説得力のある自然言語配列を生成する能力について広く研究されている。
本稿では,データ解析作業を支援するための定量的知識検索のメカニズムとして,LLMの実現可能性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-12T16:32:37Z) - Learning to Generate Explainable Stock Predictions using Self-Reflective
Large Language Models [54.21695754082441]
説明可能なストック予測を生成するために,LLM(Large Language Models)を教えるフレームワークを提案する。
反射剤は自己推論によって過去の株価の動きを説明する方法を学ぶ一方、PPOトレーナーは最も可能性の高い説明を生成するためにモデルを訓練する。
我々のフレームワークは従来のディープラーニング法とLLM法の両方を予測精度とマシューズ相関係数で上回ることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T03:18:58Z) - Proto-lm: A Prototypical Network-Based Framework for Built-in
Interpretability in Large Language Models [27.841725567976315]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野を著しく進歩させてきたが、その解釈可能性の欠如が大きな関心事となっている。
本稿では,LLMが即座に解釈可能な埋め込みを学習できるネットワークベースのホワイトボックスフレームワークであるproto-lmを紹介する。
提案手法の適用性と解釈性は,幅広いNLPタスクの実験を通じて実証され,性能を犠牲にすることなく解釈可能なモデルを作成する新たな可能性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-03T05:55:32Z) - The Shifted and The Overlooked: A Task-oriented Investigation of
User-GPT Interactions [114.67699010359637]
実際のユーザクエリの大規模なコレクションをGPTに解析する。
ユーザインタラクションでは'設計'や'計画'といったタスクが一般的だが,従来のNLPベンチマークとは大きく異なる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-19T02:12:17Z) - Rethinking with Retrieval: Faithful Large Language Model Inference [91.66406351103484]
我々は検索(RR)で再考する新しいポストプロセッシング手法を提案する。
RRは、チェーン・オブ・シークレット・プロンプトから得られた推論ステップに基づいて、関連する外部知識を検索する。
複雑な3つの推論課題に対する GPT-3 を用いた広範囲な実験により RR の有効性を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-31T22:35:34Z) - Beyond Distributional Hypothesis: Let Language Models Learn Meaning-Text
Correspondence [45.9949173746044]
大規模事前学習言語モデル (PLM) が論理否定特性 (LNP) を満たさないことを示す。
そこで本研究では,意味テキスト対応を直接学習するための新しい中間訓練課題である「意味マッチング」を提案する。
このタスクにより、PLMは語彙意味情報を学習することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-08T08:37:36Z) - Masked Language Modeling and the Distributional Hypothesis: Order Word
Matters Pre-training for Little [74.49773960145681]
マスク言語モデル(MLM)トレーニングの印象的なパフォーマンスの可能な説明は、そのようなモデルがNLPパイプラインで広く普及している構文構造を表現することを学びました。
本稿では,先行訓練がダウンストリームタスクでほぼ完全に成功する理由として,高次単語共起統計をモデル化できることを挙げる。
以上の結果から,純粋分布情報は,事前学習の成功を主に説明し,深い言語知識を必要とする難易度評価データセットのキュレーションの重要性を強調する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-14T06:30:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。