論文の概要: Training Language Models on the Knowledge Graph: Insights on Hallucinations and Their Detectability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07852v1
• Date: Wed, 14 Aug 2024 23:34:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-16 15:28:57.411493
• Title: Training Language Models on the Knowledge Graph: Insights on Hallucinations and Their Detectability
• Title（参考訳）: 知識グラフに基づく言語モデルの学習:幻覚とその検出可能性に関する考察
• Authors: Jiri Hron, Laura Culp, Gamaleldin Elsayed, Rosanne Liu, Ben Adlam, Maxwell Bileschi, Bernd Bohnet, JD Co-Reyes, Noah Fiedel, C. Daniel Freeman, Izzeddin Gur, Kathleen Kenealy, Jaehoon Lee, Peter J. Liu, Gaurav Mishra, Igor Mordatch, Azade Nova, Roman Novak, Aaron Parisi, Jeffrey Pennington, Alex Rizkowsky, Isabelle Simpson, Hanie Sedghi, Jascha Sohl-dickstein, Kevin Swersky, Sharad Vikram, Tris Warkentin, Lechao Xiao, Kelvin Xu, Jasper Snoek, Simon Kornblith,
• Abstract要約: 幻覚は多くの形式があり、普遍的に受け入れられる定義はない。 トレーニングセットにおいて、正しい回答が冗長に現れるような幻覚のみを研究することに集中する。 固定されたデータセットの場合、より大きく長く訓練されたLMは幻覚を少なくする。 固定されたLMの出力の検出器サイズが向上するのに対して、LMのスケールと幻覚の検出可能性との間には逆の関係がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.0884072598828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While many capabilities of language models (LMs) improve with increased training budget, the influence of scale on hallucinations is not yet fully understood. Hallucinations come in many forms, and there is no universally accepted definition. We thus focus on studying only those hallucinations where a correct answer appears verbatim in the training set. To fully control the training data content, we construct a knowledge graph (KG)-based dataset, and use it to train a set of increasingly large LMs. We find that for a fixed dataset, larger and longer-trained LMs hallucinate less. However, hallucinating on $\leq5$% of the training data requires an order of magnitude larger model, and thus an order of magnitude more compute, than Hoffmann et al. (2022) reported was optimal. Given this costliness, we study how hallucination detectors depend on scale. While we see detector size improves performance on fixed LM's outputs, we find an inverse relationship between the scale of the LM and the detectability of its hallucinations.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)の多くの能力は、訓練予算の増大とともに向上するが、幻覚に対するスケールの影響は、まだ完全には理解されていない。 幻覚は様々な形で現れ、普遍的に受け入れられる定義は存在しない。 したがって、トレーニングセットにおいて正しい回答が冗長に現れるような幻覚のみを研究することに集中する。 トレーニングデータの内容を完全に制御するために、知識グラフ(KG)ベースのデータセットを構築し、それを用いて、ますます大きなLMのセットをトレーニングする。 固定されたデータセットの場合、より大きく長く訓練されたLMは幻覚を少なくする。 しかし、トレーニングデータの$\leq5$%の幻覚は、Hoffmann et al (2022)が報告したよりも桁違いに大きいモデルを必要とする。 このコストを考えると、幻覚検知器がスケールにどのように依存するかを研究する。 固定されたLMの出力の検出器サイズが向上するのに対して、LMのスケールと幻覚の検出可能性との間には逆の関係がある。

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