論文の概要: WikiContradict: A Benchmark for Evaluating LLMs on Real-World Knowledge Conflicts from Wikipedia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13805v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 20:13:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 18:25:37.989335
• Title: WikiContradict: A Benchmark for Evaluating LLMs on Real-World Knowledge Conflicts from Wikipedia
• Title（参考訳）: WikiContradict: Wikipediaによる実世界の知識紛争におけるLLMの評価ベンチマーク
• Authors: Yufang Hou, Alessandra Pascale, Javier Carnerero-Cano, Tigran Tchrakian, Radu Marinescu, Elizabeth Daly, Inkit Padhi, Prasanna Sattigeri,
• Abstract要約: Retrieval-augmented Generation (RAG) は,大規模言語モデル(LLM)の限界を緩和する,有望なソリューションとして登場した。 本研究では,ウィキペディアからの矛盾文に基づく質問に対するLLM生成回答の総合評価を行う。 我々は、単一のパスを持つRAGと2つの矛盾するパスを持つRAGを含む、様々なQAシナリオ下で、クローズドおよびオープンソース両方のLSMをベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.96425443250666
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) has emerged as a promising solution to mitigate the limitations of large language models (LLMs), such as hallucinations and outdated information. However, it remains unclear how LLMs handle knowledge conflicts arising from different augmented retrieved passages, especially when these passages originate from the same source and have equal trustworthiness. In this work, we conduct a comprehensive evaluation of LLM-generated answers to questions that have varying answers based on contradictory passages from Wikipedia, a dataset widely regarded as a high-quality pre-training resource for most LLMs. Specifically, we introduce WikiContradict, a benchmark consisting of 253 high-quality, human-annotated instances designed to assess LLM performance when augmented with retrieved passages containing real-world knowledge conflicts. We benchmark a diverse range of both closed and open-source LLMs under different QA scenarios, including RAG with a single passage, and RAG with 2 contradictory passages. Through rigorous human evaluations on a subset of WikiContradict instances involving 5 LLMs and over 3,500 judgements, we shed light on the behaviour and limitations of these models. For instance, when provided with two passages containing contradictory facts, all models struggle to generate answers that accurately reflect the conflicting nature of the context, especially for implicit conflicts requiring reasoning. Since human evaluation is costly, we also introduce an automated model that estimates LLM performance using a strong open-source language model, achieving an F-score of 0.8. Using this automated metric, we evaluate more than 1,500 answers from seven LLMs across all WikiContradict instances. To facilitate future work, we release WikiContradict on: https://ibm.biz/wikicontradict.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG) は、幻覚や時代遅れの情報など、大規模言語モデル(LLM)の限界を緩和する有望なソリューションとして登場した。 しかし、LLMが異なる拡張検索されたパスから生じる知識の衝突をどのように扱うかは、特にこれらのパスが同一のソースから発生し、同じ信頼性を持つ場合に明らかである。 本研究では,多くのLLMにおいて高品質な事前学習リソースとして広く認識されているウィキペディアの矛盾文に基づく質問に対して,LLM生成した回答を包括的に評価する。 具体的にはWikiContradictを紹介し,実世界の知識紛争を含む検索パスを付加した場合のLLM性能を評価するために設計された253の高品質な人間アノテーション付きインスタンスからなるベンチマークについて紹介する。 我々は、単一のパスを持つRAGと2つの矛盾するパスを持つRAGを含む、様々なQAシナリオ下で、クローズドおよびオープンソース両方のLSMをベンチマークする。 5 LLMと3500以上の判断を含むWikiContradictインスタンスのサブセットに対する厳密な人間評価を通じて、これらのモデルの振る舞いと制限について光を当てた。 例えば、矛盾した事実を含む2つの節が与えられた場合、すべてのモデルは文脈の矛盾する性質を正確に反映する答えを生成するのに苦労する。 人的評価はコストがかかるため,強力なオープンソース言語モデルを用いてLLM性能を推定する自動モデルも導入し,Fスコア0.8。 この自動測定値を用いて、すべてのWikiContradictインスタンスで7つのLCMから1500以上の回答を評価できる。 今後の作業を容易にするため、WikiContradict を https://ibm.biz/wikiContradict でリリースしています。

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