論文の概要: Lynx: An Open Source Hallucination Evaluation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08488v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 13:22:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 17:19:55.958944
• Title: Lynx: An Open Source Hallucination Evaluation Model
• Title（参考訳）: Lynx: オープンソースの幻覚評価モデル
• Authors: Selvan Sunitha Ravi, Bartosz Mielczarek, Anand Kannappan, Douwe Kiela, Rebecca Qian,
• Abstract要約: LYNXは幻覚検出LLMであり、現実の幻覚に挑戦するシナリオについて高度な推論を行うことができる。 HaluBenchは、さまざまな現実世界のドメインから得られた15kサンプルからなる、包括的な幻覚評価ベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.02195852728116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Retrieval Augmented Generation (RAG) techniques aim to mitigate hallucinations in Large Language Models (LLMs). However, LLMs can still produce information that is unsupported or contradictory to the retrieved contexts. We introduce LYNX, a SOTA hallucination detection LLM that is capable of advanced reasoning on challenging real-world hallucination scenarios. To evaluate LYNX, we present HaluBench, a comprehensive hallucination evaluation benchmark, consisting of 15k samples sourced from various real-world domains. Our experiment results show that LYNX outperforms GPT-4o, Claude-3-Sonnet, and closed and open-source LLM-as-a-judge models on HaluBench. We release LYNX, HaluBench and our evaluation code for public access.
• Abstract（参考訳）: Retrieval Augmented Generation (RAG)技術は、Large Language Models (LLM)における幻覚を緩和することを目的としている。 しかし、LLMは検索された文脈に反する情報を生成することができる。 我々は,現実の幻覚に挑戦するシナリオについて,高度な推論が可能な SOTA 幻覚検出 LLM であるLYNX を紹介する。 LYNXを評価するために,様々な現実世界のドメインから得られた15kサンプルからなる総合幻覚評価ベンチマークHaluBenchを提案する。 実験の結果, LYNX は GPT-4o, Claude-3-Sonnet, およびHaluBench 上でのオープンソース LLM-as-a-judge モデルより優れていた。 LYNX、HaluBench、およびパブリックアクセスのための評価コードをリリースする。

関連論文リスト

• ANAH-v2: Scaling Analytical Hallucination Annotation of Large Language Models [65.12177400764506]
  大規模言語モデル (LLM) は、様々な領域や広範囲のアプリケーションにまたがる、長い形式の質問応答タスクにおいて幻覚を示す。 現在の幻覚検出と緩和データセットはドメインやサイズによって制限されている。 本稿では,幻覚アノテーションデータセットを同時に,段階的にスケールアップする反復的自己学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T17:56:38Z)
• ANAH: Analytical Annotation of Hallucinations in Large Language Models [65.12177400764506]
  我々は、大言語モデルにおける幻覚の@textbfAN$alytical $textbfA$nnotationを提供するデータセットである$textbfANAH$を提示する。 ANAHは、700以上のトピックをカバーする4.3k LLM応答のための12kの文レベルのアノテーションで構成されている。 幻覚アノテーションの微粒化により, LLMの幻覚が解答に蓄積されることを定量的に確認し, ANAHを用いて幻覚アノテーションを訓練し, 評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T17:54:40Z)
• HaluEval-Wild: Evaluating Hallucinations of Language Models in the Wild [41.86776426516293]
  幻覚は、大きな言語モデルの信頼性に挑戦する。 HaluEval-Wildは、幻覚を評価するために設計された最初のベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T08:25:46Z)
• The Dawn After the Dark: An Empirical Study on Factuality Hallucination in Large Language Models [134.6697160940223]
  幻覚は、大きな言語モデルの信頼できるデプロイには大きな課題となります。 幻覚(検出)の検出方法、LLMが幻覚(ソース)をなぜ検出するのか、そしてそれを緩和するために何ができるか、という3つの重要な疑問がよく研究されるべきである。 本研究は, 幻覚検出, 発生源, 緩和の3つの側面に着目した, LLM幻覚の系統的研究である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-06T12:40:45Z)
• AutoHall: Automated Hallucination Dataset Generation for Large Language Models [56.92068213969036]
  本稿では,AutoHallと呼ばれる既存のファクトチェックデータセットに基づいて,モデル固有の幻覚データセットを自動的に構築する手法を提案する。 また,自己コントラディションに基づくゼロリソース・ブラックボックス幻覚検出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T05:20:02Z)
• Evaluation and Analysis of Hallucination in Large Vision-Language Models [49.19829480199372]
  LVLM(Large Vision-Language Models)は近年大きな成功を収めている。 LVLMは今でも幻覚に悩まされている。 幻覚とは、視覚入力に存在しないLVLMの応答の情報を指す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T08:51:24Z)
• Halo: Estimation and Reduction of Hallucinations in Open-Source Weak Large Language Models [11.497989461290793]
  大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)に革命をもたらした パラメータが少ないオープンソースのLCMは、より大きなものに比べて深刻な幻覚に悩まされることが多い。 本稿では,より弱いオープンソース LLM の代表であるBLOOM 7B における幻覚の計測と低減に焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T20:12:49Z)
• HaluEval: A Large-Scale Hallucination Evaluation Benchmark for Large Language Models [146.87696738011712]
  大型言語モデル(LLM)は幻覚を生成する傾向があり、すなわち、ソースと矛盾したり、事実の知識によって検証できないコンテンツである。 言語モデル(HaluEval)のための幻覚評価ベンチマーク(Halucination Evaluation benchmark)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T15:36:27Z)

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。