論文の概要: Local Explanations and Self-Explanations for Assessing Faithfulness in black-box LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13764v1
• Date: Wed, 18 Sep 2024 10:16:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 05:13:17.448842
• Title: Local Explanations and Self-Explanations for Assessing Faithfulness in black-box LLMs
• Title（参考訳）: ブラックボックスLLMにおける信頼度評価のための局所的説明と自己説明
• Authors: Christos Fragkathoulas, Odysseas S. Chlapanis,
• Abstract要約: 本稿では,局所摂動と自己説明を用いた大規模言語モデル(LLM)の忠実度を評価するための新しい課題を紹介する。 提案手法は, 従来から用いられてきた手法にインスパイアされた, より効率的な代替的説明可能性手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.03590082373586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel task to assess the faithfulness of large language models (LLMs) using local perturbations and self-explanations. Many LLMs often require additional context to answer certain questions correctly. For this purpose, we propose a new efficient alternative explainability technique, inspired by the commonly used leave-one-out approach. Using this approach, we identify the sufficient and necessary parts for the LLM to generate correct answers, serving as explanations. We propose a metric for assessing faithfulness that compares these crucial parts with the self-explanations of the model. Using the Natural Questions dataset, we validate our approach, demonstrating its effectiveness in explaining model decisions and assessing faithfulness.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,局所摂動と自己説明を用いた大規模言語モデル(LLM)の忠実度を評価するための新しい課題を紹介する。 多くのLSMは、特定の質問に正しく答えるために追加のコンテキストを必要とすることが多い。 そこで本研究では, 従来から用いられてきた手法にインスパイアされた, 効率的な代替的説明可能性手法を提案する。 このアプローチを用いて,LLMが正しい回答を生成するのに十分な部分と必要な部分を同定し,説明として機能する。 本稿では,これらの重要部分をモデルの自己説明と比較する忠実度評価尺度を提案する。 本研究では,Natural Questionsデータセットを用いて,本手法の有効性を検証し,モデル決定の説明と忠実度の評価を行った。

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