論文の概要: To Know or Not To Know? Analyzing Self-Consistency of Large Language Models under Ambiguity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17125v3
• Date: Fri, 4 Oct 2024 14:36:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 15:23:20.840611
• Title: To Know or Not To Know? Analyzing Self-Consistency of Large Language Models under Ambiguity
• Title（参考訳）: 知るか知らないか : あいまいさ下における大規模言語モデルの自己整合性の分析
• Authors: Anastasiia Sedova, Robert Litschko, Diego Frassinelli, Benjamin Roth, Barbara Plank,
• Abstract要約: 本稿では, 実体型あいまいさに着目し, 不明瞭な実体を刺激した場合の事実知識の適用において, 最先端のLCMの習熟度と一貫性を解析する。 実験の結果、LLMは正しいエンティティの読み取りを選択するのに苦労し、平均精度は85%、未特定のプロンプトで75%と低いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.10502683001428
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the major aspects contributing to the striking performance of large language models (LLMs) is the vast amount of factual knowledge accumulated during pre-training. Yet, many LLMs suffer from self-inconsistency, which raises doubts about their trustworthiness and reliability. This paper focuses on entity type ambiguity, analyzing the proficiency and consistency of state-of-the-art LLMs in applying factual knowledge when prompted with ambiguous entities. To do so, we propose an evaluation protocol that disentangles knowing from applying knowledge, and test state-of-the-art LLMs on 49 ambiguous entities. Our experiments reveal that LLMs struggle with choosing the correct entity reading, achieving an average accuracy of only 85%, and as low as 75% with underspecified prompts. The results also reveal systematic discrepancies in LLM behavior, showing that while the models may possess knowledge, they struggle to apply it consistently, exhibit biases toward preferred readings, and display self-inconsistencies. This highlights the need to address entity ambiguity in the future for more trustworthy LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の顕著な性能に寄与する主要な側面の1つは、事前学習中に蓄積された膨大な事実知識である。 しかし、多くのLDMは自己整合性に悩まされており、信頼性と信頼性に疑問を呈している。 本稿では, 実体型あいまいさに着目し, 不明瞭な実体を刺激した場合の事実知識の適用において, 最先端のLCMの習熟度と一貫性を解析する。 そこで本研究では,49個の曖昧なエンティティ上で,知識の適用から知識を逸脱する評価プロトコルを提案し,最先端のLCMをテストした。 実験の結果, LLMは正しいエンティティの読み出しに苦慮し, 平均精度は85%, 未特定プロンプトで75%と低かった。 結果は、LLMの行動における系統的な差異を明らかにし、モデルが知識を持っている一方で、それらを一貫して適用することに苦労し、好ましい読み方に対する偏見を示し、自己矛盾を示すことを示した。 これは、より信頼できるLLMのための将来的なエンティティの曖昧さに対処する必要性を強調します。

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