論文の概要: THaMES: An End-to-End Tool for Hallucination Mitigation and Evaluation in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11353v3
• Date: Sat, 30 Nov 2024 02:27:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:55:17.911855
• Title: THaMES: An End-to-End Tool for Hallucination Mitigation and Evaluation in Large Language Models
• Title（参考訳）: THaMES:大規模言語モデルにおける幻覚の緩和と評価のためのエンドツーエンドツール
• Authors: Mengfei Liang, Archish Arun, Zekun Wu, Cristian Munoz, Jonathan Lutch, Emre Kazim, Adriano Koshiyama, Philip Treleaven,
• Abstract要約: 事実的に誤ったコンテンツの生成である幻覚は、大規模言語モデルにおいてますます困難になっている。 本稿では,このギャップに対処する統合フレームワークとライブラリであるTHaMESを紹介する。 THaMES は LLM における幻覚の評価と緩和のためのエンドツーエンドのソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Hallucination, the generation of factually incorrect content, is a growing challenge in Large Language Models (LLMs). Existing detection and mitigation methods are often isolated and insufficient for domain-specific needs, lacking a standardized pipeline. This paper introduces THaMES (Tool for Hallucination Mitigations and EvaluationS), an integrated framework and library addressing this gap. THaMES offers an end-to-end solution for evaluating and mitigating hallucinations in LLMs, featuring automated test set generation, multifaceted benchmarking, and adaptable mitigation strategies. It automates test set creation from any corpus, ensuring high data quality, diversity, and cost-efficiency through techniques like batch processing, weighted sampling, and counterfactual validation. THaMES assesses a model's ability to detect and reduce hallucinations across various tasks, including text generation and binary classification, applying optimal mitigation strategies like In-Context Learning (ICL), Retrieval Augmented Generation (RAG), and Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT). Evaluations of state-of-the-art LLMs using a knowledge base of academic papers, political news, and Wikipedia reveal that commercial models like GPT-4o benefit more from RAG than ICL, while open-weight models like Llama-3.1-8B-Instruct and Mistral-Nemo gain more from ICL. Additionally, PEFT significantly enhances the performance of Llama-3.1-8B-Instruct in both evaluation tasks.
• Abstract（参考訳）: 事実的不正確なコンテンツの生成である幻覚は、Large Language Models (LLMs)における課題の増大である。 既存の検出と緩和方法は、しばしば分離され、標準化されたパイプラインが欠如している、ドメイン固有のニーズに対して不十分である。 本稿では,このギャップに対処する統合フレームワークとライブラリであるTHaMES(Tool for Hallucination Mitigations and Evaluations)を紹介する。 THaMESは、LLMにおける幻覚の評価と緩和のためのエンドツーエンドソリューションを提供し、自動テストセット生成、マルチフェイスベンチマーク、適応可能な緩和戦略を備えている。 あらゆるコーパスからテストセットの作成を自動化し、バッチ処理、重み付けサンプリング、偽物検証といったテクニックを通じて、高いデータ品質、多様性、コスト効率を確保する。 THaMESは、テキスト生成やバイナリ分類など、さまざまなタスクにおける幻覚の検出と低減、インコンテキスト学習(ICL)、検索拡張生成(RAG)、パラメータ効率のよい微調整(PEFT)といった最適な緩和戦略の適用など、モデルの能力を評価する。 学術論文、政治ニュース、ウィキペディアの知識ベースを用いた最先端のLCMの評価では、GPT-4oのような商用モデルはICLよりもRAGの方が利益があり、Llama-3.1-8B-InstructやMistral-NemoのようなオープンウェイトモデルはICLより利益がある。 さらに、PEFTは両方の評価タスクにおいてLlama-3.1-8B-Instructの性能を大幅に向上させる。

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