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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05873v2
• Date: Mon, 14 Oct 2024 20:31:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 11:49:24.870470
• 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 conceptualize infeasible tasks for LLMs and provide categorizations that cover a spectrum of related hallucinations over existing literature. We develop and benchmark a new dataset comprising diverse infeasible and feasible tasks to evaluate multiple LLMs' abilities to reject infeasible tasks. Furthermore, we explore the potential of increasing LLMs' refusal capabilities with fine-tuning. Experiments validate the effectiveness of our trained models, 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の非実用的課題を概念化し, 既存の文献にまつわる幻覚のスペクトルをカバーする分類を提供する。 我々は,多種多様な実用性タスクと実用性タスクからなる新しいデータセットを開発し,評価し,実用性のあるタスクを拒否する複数のLCMの能力を評価する。 さらに, 微調整によるLCMの拒絶機能向上の可能性についても検討した。 実アプリケーションにおける LLM の運用境界を改良するための有望な方向を提供するため, トレーニングモデルの有効性を検証する実験を行った。

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