論文の概要: Banishing LLM Hallucinations Requires Rethinking Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17642v1
• Date: Tue, 25 Jun 2024 15:31:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 13:51:04.519360
• Title: Banishing LLM Hallucinations Requires Rethinking Generalization
• Title（参考訳）: LLMの幻覚の禁止は、一般化を再考する必要がある
• Authors: Johnny Li, Saksham Consul, Eda Zhou, James Wong, Naila Farooqui, Yuxin Ye, Nithyashree Manohar, Zhuxiaona Wei, Tian Wu, Ben Echols, Sharon Zhou, Gregory Diamos,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、強力なチャット、コーディング、推論能力にもかかわらず、しばしば幻覚する。 大規模メモリエキスパート(MoME)を付加したLCMは、乱数の大きなデータセットを容易に記憶できることを示す。 われわれの研究結果は、幻覚を除去する第1世代モデル、Lamini-1を設計し、事実を数百万のメモリ専門家の膨大な混在に保存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0155206466638016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite their powerful chat, coding, and reasoning abilities, Large Language Models (LLMs) frequently hallucinate. Conventional wisdom suggests that hallucinations are a consequence of a balance between creativity and factuality, which can be mitigated, but not eliminated, by grounding the LLM in external knowledge sources. Through extensive systematic experiments, we show that these traditional approaches fail to explain why LLMs hallucinate in practice. Specifically, we show that LLMs augmented with a massive Mixture of Memory Experts (MoME) can easily memorize large datasets of random numbers. We corroborate these experimental findings with a theoretical construction showing that simple neural networks trained to predict the next token hallucinate when the training loss is above a threshold as it usually does in practice when training on internet scale data. We interpret our findings by comparing against traditional retrieval methods for mitigating hallucinations. We use our findings to design a first generation model for removing hallucinations -- Lamini-1 -- that stores facts in a massive mixture of millions of memory experts that are retrieved dynamically.
• Abstract（参考訳）: 強力なチャット、コーディング、推論能力にもかかわらず、LLM(Large Language Models)はしばしば幻覚を呈する。 従来の知恵は、幻覚は創造性と事実性のバランスの結果であり、外的知識源に LLM を根ざすことによって緩和されるが、排除されないことを示唆している。 大規模な系統的な実験を通して、これらの従来のアプローチは、LCMが実際に幻覚する理由を説明するのに失敗していることを示す。 具体的には,大規模メモリエキスパート(MoME)を付加したLCMが,乱数の大きなデータセットを容易に記憶できることを示す。 これらの実験結果は,インターネットスケールデータを用いたトレーニングを行う場合のように,トレーニング損失がしきい値を超える場合,次のトークンの幻覚を予測するためにトレーニングされた単純なニューラルネットワークが,通常ならば次のトークンの幻覚を予測できることを示す理論的構築と相関する。 本研究は,幻覚を緩和するための従来の検索手法と比較することにより,これらの知見を解釈する。 われわれはこの発見を利用して、幻覚を取り除く第1世代モデル、Lamini-1を設計した。

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