論文の概要: Improving Large Language Model (LLM) fidelity through context-aware grounding: A systematic approach to reliability and veracity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04023v1
- Date: Wed, 7 Aug 2024 18:12:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-09 17:29:51.394715
- Title: Improving Large Language Model (LLM) fidelity through context-aware grounding: A systematic approach to reliability and veracity
- Title（参考訳）: 文脈認識基盤化による大規模言語モデル(LLM)の忠実度向上:信頼性と妥当性に対する体系的アプローチ
- Authors: Wrick Talukdar, Anjanava Biswas,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)アプリケーションにおいて、ますます高度でユビキタスなものになりつつある。
本稿では,テクストモデルにおける文脈的接地のための新しい枠組みについて述べる。
本研究は, 医療, 法制度, 社会サービスなどのセンシティブな分野におけるLCMの展開に重要な意味を持つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: As Large Language Models (LLMs) become increasingly sophisticated and ubiquitous in natural language processing (NLP) applications, ensuring their robustness, trustworthiness, and alignment with human values has become a critical challenge. This paper presents a novel framework for contextual grounding in textual models, with a particular emphasis on the Context Representation stage. Our approach aims to enhance the reliability and ethical alignment of these models through a comprehensive, context-aware methodology. By explicitly capturing and representing relevant situational, cultural, and ethical contexts in a machine-readable format, we lay the foundation for anchoring a model's behavior within these contexts. Our approach leverages techniques from knowledge representation and reasoning, such as ontologies, semantic web technologies, and logic-based formalisms. We evaluate our framework on real-world textual datasets, demonstrating its effectiveness in improving model performance, fairness, and alignment with human expectations, while maintaining high accuracy. Furthermore, we discuss the other key components of the framework, including context-aware encoding, context-aware learning, interpretability and explainability, and continuous monitoring and adaptation. This research contributes to the growing body of work on responsible AI, offering a practical approach to developing more reliable, trustworthy, and ethically-aligned language models. Our findings have significant implications for the deployment of LLMs in sensitive domains such as healthcare, legal systems, and social services, where contextual understanding is paramount.
- Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)が自然言語処理(NLP)アプリケーションでますます洗練され、ユビキタスになり、その堅牢性、信頼性、人的価値との整合性を保証することが、重要な課題となっている。
本稿では,テクストモデルにおける文脈的接地のための新しい枠組みについて述べる。
我々のアプローチは、包括的でコンテキスト対応の方法論を通じて、これらのモデルの信頼性と倫理的整合性を高めることを目的としている。
マシン可読なフォーマットで、関連する状況、文化的、倫理的コンテキストを明示的に把握し、表現することで、これらのコンテキスト内にモデルの振る舞いを固定する基盤を築きます。
提案手法は,オントロジーやセマンティックWeb技術,論理に基づく形式主義など,知識表現や推論の手法を活用する。
実世界のテキストデータセットの枠組みを評価し、精度を維持しつつ、モデル性能、公正性、および人間の期待と整合性を改善する上での有効性を実証した。
さらに、コンテキスト認識符号化、コンテキスト認識学習、解釈可能性と説明可能性、継続的な監視と適応など、フレームワークの他の重要なコンポーネントについても論じる。
この研究は、より信頼性が高く、信頼性が高く、倫理的に整合した言語モデルを開発するための実践的なアプローチを提供する。
本研究は, 文脈理解が最重要である医療, 法制度, 社会サービスなど, センシティブな分野におけるLCMの展開に重要な意味を持つ。
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