論文の概要: Shared Imagination: LLMs Hallucinate Alike

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16604v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 16:06:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 16:36:00.410287
• Title: Shared Imagination: LLMs Hallucinate Alike
• Title（参考訳）: 共有イマジネーション:LLMは幻覚的
• Authors: Yilun Zhou, Caiming Xiong, Silvio Savarese, Chien-Sheng Wu,
• Abstract要約: 本稿では,モデル類似性をよりよく理解するために,新しい設定,想像的質問応答(IQA)を提案する。 IQAでは、あるモデルに純粋に想像上の質問を生成し、別のモデルに答えるよう促す。 これらの質問の完全なフィクション性にもかかわらず、すべてのモデルがお互いの質問に顕著な成功で答えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.4557277529155
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the recent proliferation of large language models (LLMs), their training recipes -- model architecture, pre-training data and optimization algorithm -- are often very similar. This naturally raises the question of the similarity among the resulting models. In this paper, we propose a novel setting, imaginary question answering (IQA), to better understand model similarity. In IQA, we ask one model to generate purely imaginary questions (e.g., on completely made-up concepts in physics) and prompt another model to answer. Surprisingly, despite the total fictionality of these questions, all models can answer each other's questions with remarkable success, suggesting a "shared imagination space" in which these models operate during such hallucinations. We conduct a series of investigations into this phenomenon and discuss implications on model homogeneity, hallucination, and computational creativity.
• Abstract（参考訳）: 最近の大規模言語モデル(LLM)の普及にもかかわらず、それらのトレーニングレシピ(モデルアーキテクチャ、事前トレーニングデータ、最適化アルゴリズム)は、しばしば非常によく似ている。 このことは、結果のモデル間の類似性に関する疑問を自然に提起する。 本稿では,モデル類似性をよりよく理解するために,新しい設定,想像的質問応答(IQA)を提案する。 IQAでは、あるモデルに純粋に想像的な質問(例えば、物理学における完全に作り上げられた概念)を生成し、別のモデルに答えるよう促す。 驚くべきことに、これらの疑問の完全なフィクション性にもかかわらず、全てのモデルは互いの質問に答えることができ、顕著な成功を収め、これらのモデルがこのような幻覚の中で機能する「共有された想像空間」を示唆している。 我々は、この現象に関する一連の研究を行い、モデル同質性、幻覚、および計算的創造性への影響について論じる。

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