論文の概要: Defining Boundaries: A Spectrum of Task Feasibility for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05873v1
• Date: Sun, 11 Aug 2024 22:58:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 15:05:59.027668
• Title: Defining Boundaries: A Spectrum of Task Feasibility for Large Language Models
• Title（参考訳）: 境界を定義する: 大規模言語モデルにおけるタスク実現可能性のスペクトル
• Authors: Wenbo Zhang, Zihang Xu, Hengrui Cai,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示しているが、多くの場合、その知識や能力を超えるクエリを処理できない。 本稿では,LLMが能力を超えるために必要なスキルのために,実用不可能なタスクを認識し,拒否する必要性に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.008311204104302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown remarkable performance in various tasks but often fail to handle queries that exceed their knowledge and capabilities, leading to incorrect or fabricated responses. This paper addresses the need for LLMs to recognize and refuse infeasible tasks due to the required skills surpassing their capabilities. We first systematically conceptualize infeasible tasks for LLMs, providing formal definitions and categorizations that cover a spectrum of related hallucinations. We develop and benchmark a new dataset comprising diverse infeasible and feasible tasks to test multiple LLMs' abilities on task feasibility. Furthermore, we explore the potential of training enhancements to increase LLMs' refusal capabilities with fine-tuning. Experiments validate the effectiveness of our methods, offering promising directions for refining the operational boundaries of LLMs in real applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示しているが、その知識や能力を超えるクエリを処理できない場合が多いため、誤ったあるいは偽造された応答につながる。 本稿では,LLMが能力を超えるために必要なスキルのために,実用不可能なタスクを認識し,拒否する必要性に対処する。 まず、LLMの非実用的タスクを体系的に概念化し、関連する幻覚のスペクトルをカバーする形式的定義と分類を提供する。 我々は,タスク実現性に関する複数のLSMの能力をテストするために,多種多様な実現不可能かつ実現可能なタスクからなる新しいデータセットを開発し,ベンチマークする。 さらに, 微調整によるLLMの拒絶機能向上のための訓練強化の可能性についても検討した。 実験により本手法の有効性を検証し,実アプリケーションにおける LLM の動作境界を改良するための有望な方向を提供する。

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