論文の概要: Estimating the Hallucination Rate of Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07457v3
• Date: Thu, 31 Oct 2024 19:10:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:33:19.466917
• Title: Estimating the Hallucination Rate of Generative AI
• Title（参考訳）: 生成AIの幻覚率の推定
• Authors: Andrew Jesson, Nicolas Beltran-Velez, Quentin Chu, Sweta Karlekar, Jannik Kossen, Yarin Gal, John P. Cunningham, David Blei,
• Abstract要約: 本稿では,生成AIを用いたテキスト内学習における幻覚率の推定手法を提案する。 ICLでは、条件生成モデル(CGM)にデータセットと予測質問を入力し、応答を生成する。 我々は、ICL問題に対処し、CGMが幻覚を発生させる確率を推定する新しい方法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.854771627716225
• License:
• Abstract: This paper presents a method for estimating the hallucination rate for in-context learning (ICL) with generative AI. In ICL, a conditional generative model (CGM) is prompted with a dataset and a prediction question and asked to generate a response. One interpretation of ICL assumes that the CGM computes the posterior predictive of an unknown Bayesian model, which implicitly defines a joint distribution over observable datasets and latent mechanisms. This joint distribution factorizes into two components: the model prior over mechanisms and the model likelihood of datasets given a mechanism. With this perspective, we define a hallucination as a generated response to the prediction question with low model likelihood given the mechanism. We develop a new method that takes an ICL problem and estimates the probability that a CGM will generate a hallucination. Our method only requires generating prediction questions and responses from the CGM and evaluating its response log probability. We empirically evaluate our method using large language models for synthetic regression and natural language ICL tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,生成AIを用いたテキスト内学習(ICL)の幻覚率を推定する手法を提案する。 ICLでは、条件生成モデル(CGM)にデータセットと予測質問を入力し、応答を生成する。 ICLの解釈の1つは、CGMが未知のベイズモデルの後方予測を計算し、観測可能なデータセットと潜伏機構に対する共同分布を暗黙的に定義していると仮定している。 この共同分布は、メカニズムよりも前のモデルと、メカニズムが与えられたデータセットのモデル可能性の2つのコンポーネントに分解される。 この観点から、幻覚を、そのメカニズムが与えられたモデル確率が低い予測問題に対する生成応答として定義する。 我々は、ICL問題に対処し、CGMが幻覚を発生させる確率を推定する新しい方法を開発した。 提案手法では,CGMから予測質問や応答を生成し,応答ログの確率を評価する。 合成回帰および自然言語ICLタスクのための大規模言語モデルを用いて,提案手法を実証的に評価した。

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