論文の概要: Teaching Large Language Models to Express Knowledge Boundary from Their Own Signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10881v1
- Date: Sun, 16 Jun 2024 10:07:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 20:12:14.062372
- Title: Teaching Large Language Models to Express Knowledge Boundary from Their Own Signals
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる知識境界の表現
- Authors: Lida Chen, Zujie Liang, Xintao Wang, Jiaqing Liang, Yanghua Xiao, Feng Wei, Jinglei Chen, Zhenghong Hao, Bing Han, Wei Wang,
- Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は大きな成功を収めたが、時折そのコンテンツ作成(幻覚)は実用的応用を制限している。
本稿では,まず内部信頼度を用いてLLMの知識境界を探索し,探索結果を利用して知識境界の表現を抽出するCoKEを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.273592543786705
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have achieved great success, but their occasional content fabrication, or hallucination, limits their practical application. Hallucination arises because LLMs struggle to admit ignorance due to inadequate training on knowledge boundaries. We call it a limitation of LLMs that they can not accurately express their knowledge boundary, answering questions they know while admitting ignorance to questions they do not know. In this paper, we aim to teach LLMs to recognize and express their knowledge boundary, so they can reduce hallucinations caused by fabricating when they do not know. We propose CoKE, which first probes LLMs' knowledge boundary via internal confidence given a set of questions, and then leverages the probing results to elicit the expression of the knowledge boundary. Extensive experiments show CoKE helps LLMs express knowledge boundaries, answering known questions while declining unknown ones, significantly improving in-domain and out-of-domain performance.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は大きな成功を収めたが、時折そのコンテンツ作成(幻覚)は実用的応用を制限している。
幻覚は、LLMが知識境界の訓練が不十分なため、無知を認めるのに苦労しているため起こる。
知識境界を正確に表現することができず、知らない質問に無知を認めながら、知っている質問に答える。
本稿では,LLMに対して,知識境界を認識し,表現できるように教えることを目的としている。
本稿では,まず内部信頼度を用いてLLMの知識境界を探索し,探索結果を利用して知識境界の表現を抽出するCoKEを提案する。
大規模な実験は、LLMが知識境界を表現し、未知の質問に答えながら、未知の質問に答え、ドメイン内とドメイン外のパフォーマンスを大幅に改善するのに役立つことを示している。
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