論文の概要: Internal Consistency and Self-Feedback in Large Language Models: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14507v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 17:59:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 16:45:36.962437
• Title: Internal Consistency and Self-Feedback in Large Language Models: A Survey
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける内部整合性と自己フィードバック
• Authors: Xun Liang, Shichao Song, Zifan Zheng, Hanyu Wang, Qingchen Yu, Xunkai Li, Rong-Hua Li, Feiyu Xiong, Zhiyu Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、正確に応答することが期待されているが、しばしば不十分な推論や幻覚的内容を生成する。 理論的枠組みは「内部整合性(internal Consistency)」と呼ばれ、推論の欠如や幻覚の存在といった現象について統一的な説明を提供する。 本稿では,自己フィードバック(Self-Feedback)と呼ばれる内部一貫性をマイニングする,合理的かつ効果的な理論的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.477158661158384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are expected to respond accurately but often exhibit deficient reasoning or generate hallucinatory content. To address these, studies prefixed with ``Self-'' such as Self-Consistency, Self-Improve, and Self-Refine have been initiated. They share a commonality: involving LLMs evaluating and updating itself to mitigate the issues. Nonetheless, these efforts lack a unified perspective on summarization, as existing surveys predominantly focus on categorization without examining the motivations behind these works. In this paper, we summarize a theoretical framework, termed Internal Consistency, which offers unified explanations for phenomena such as the lack of reasoning and the presence of hallucinations. Internal Consistency assesses the coherence among LLMs' latent layer, decoding layer, and response layer based on sampling methodologies. Expanding upon the Internal Consistency framework, we introduce a streamlined yet effective theoretical framework capable of mining Internal Consistency, named Self-Feedback. The Self-Feedback framework consists of two modules: Self-Evaluation and Self-Update. This framework has been employed in numerous studies. We systematically classify these studies by tasks and lines of work; summarize relevant evaluation methods and benchmarks; and delve into the concern, ``Does Self-Feedback Really Work?'' We propose several critical viewpoints, including the ``Hourglass Evolution of Internal Consistency'', ``Consistency Is (Almost) Correctness'' hypothesis, and ``The Paradox of Latent and Explicit Reasoning''. Furthermore, we outline promising directions for future research. We have open-sourced the experimental code, reference list, and statistical data, available at \url{https://github.com/IAAR-Shanghai/ICSFSurvey}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、正確に応答することが期待されているが、しばしば不十分な推論や幻覚的内容を生成する。 こうした問題に対処するため、自己整合性、自己即興性、自現性などの「自己-」を冠称する研究が始められた。 彼らは共通点を共有している: 問題を緩和するためにLSMを評価し、更新する。 それにもかかわらず、これらの取り組みには要約に関する統一的な視点が欠如しており、既存の調査は、これらの作品の背景にあるモチベーションを調べることなく、分類に焦点を当てている。 本稿では,仮説の欠如や幻覚の存在といった現象を統一的に説明する,内部整合性(internal Consistency)という理論枠組みを要約する。 内部整合性は、サンプリング手法に基づくLCMの潜伏層、復号層、応答層間のコヒーレンスを評価する。 内部整合性フレームワークを拡張して、自己フィードバックと呼ばれる内部整合性をマイニングできる、合理的で効果的な理論的枠組みを導入する。 Self-Feedbackフレームワークは、Self-EvaluationとSelf-Updateの2つのモジュールで構成されている。 この枠組みは多くの研究で採用されている。 我々は、これらの研究をタスクや作業行によって体系的に分類し、関連する評価方法やベンチマークを要約し、懸念を掘り下げる: 'Does Self-Feedback Really Work?' 我々は、'Hourglass Evolution of Internal Consistency''や '`Consistency Is (Almost) correctness' 仮説、'The Paradox of Latent and Explicit Reasoning' など、いくつかの批判的な視点を提案する。 さらに,今後の研究の方向性について概説する。 実験コード、参照リスト、統計データをオープンソースとして公開し、 \url{https://github.com/IAAR-Shanghai/ICSFSurvey}で公開しています。

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