論文の概要: Misinforming LLMs: vulnerabilities, challenges and opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01168v1
• Date: Fri, 2 Aug 2024 10:35:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 13:47:29.368443
• Title: Misinforming LLMs: vulnerabilities, challenges and opportunities
• Title（参考訳）: LLMを誤解させる: 脆弱性、課題、機会
• Authors: Bo Zhou, Daniel Geißler, Paul Lukowicz,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において大きな進歩を遂げているが、その基盤となるメカニズムはしばしば誤解されている。 本稿では,現在のLLMアーキテクチャは,単語埋め込みベクトルの逐次パターンの相関に依存するため,本質的に不確実であると主張している。 生成トランスフォーマーベースのモデルとファクトベースと論理プログラミング言語を組み合わせる研究は、信頼できるLLMの開発に繋がる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.54019093815234
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have made significant advances in natural language processing, but their underlying mechanisms are often misunderstood. Despite exhibiting coherent answers and apparent reasoning behaviors, LLMs rely on statistical patterns in word embeddings rather than true cognitive processes. This leads to vulnerabilities such as "hallucination" and misinformation. The paper argues that current LLM architectures are inherently untrustworthy due to their reliance on correlations of sequential patterns of word embedding vectors. However, ongoing research into combining generative transformer-based models with fact bases and logic programming languages may lead to the development of trustworthy LLMs capable of generating statements based on given truth and explaining their self-reasoning process.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において大きな進歩を遂げているが、その基盤となるメカニズムはしばしば誤解されている。 一貫性のある答えと明らかな推論行動を示すにもかかわらず、LLMは真の認知過程ではなく、単語の埋め込みにおける統計的パターンに依存している。 これは"幻覚"や誤報といった脆弱性につながる。 この論文は、現在のLLMアーキテクチャは、単語埋め込みベクトルの逐次パターンの相関に依存するため、本質的に信頼できないと論じている。 しかし、生成トランスフォーマーモデルとファクトベースと論理型言語を組み合わせる研究は、与えられた真実に基づいてステートメントを生成し、自己推論プロセスを説明することができる信頼できるLCMの開発に繋がる可能性がある。

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