論文の概要: A Survey on the Honesty of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18786v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 14:34:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-01 11:53:50.444333
• Title: A Survey on the Honesty of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの正直性に関する調査
• Authors: Siheng Li, Cheng Yang, Taiqiang Wu, Chufan Shi, Yuji Zhang, Xinyu Zhu, Zesen Cheng, Deng Cai, Mo Yu, Lemao Liu, Jie Zhou, Yujiu Yang, Ngai Wong, Xixin Wu, Wai Lam,
• Abstract要約: 正直とは、大きな言語モデル(LLM)を人間の価値と整合させる基本的な原則である。 将来性はあるものの、現在のLLMは依然として重大な不正直な行動を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 115.8458596738659
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Honesty is a fundamental principle for aligning large language models (LLMs) with human values, requiring these models to recognize what they know and don't know and be able to faithfully express their knowledge. Despite promising, current LLMs still exhibit significant dishonest behaviors, such as confidently presenting wrong answers or failing to express what they know. In addition, research on the honesty of LLMs also faces challenges, including varying definitions of honesty, difficulties in distinguishing between known and unknown knowledge, and a lack of comprehensive understanding of related research. To address these issues, we provide a survey on the honesty of LLMs, covering its clarification, evaluation approaches, and strategies for improvement. Moreover, we offer insights for future research, aiming to inspire further exploration in this important area.
• Abstract（参考訳）: 正直さは、大きな言語モデル(LLM)を人間の価値と整合させる基本的な原則であり、これらのモデルは、彼らが知っていることを認識し、知らないことを認識し、彼らの知識を忠実に表現することができるように要求する。 有望であるにもかかわらず、現在のLLMは、自信を持って答えを提示したり、知っていることを表現できないといった、重大な不正直な行動を示す。 加えて、LLMの誠実さに関する研究は、様々な誠実さの定義、既知の知識と未知の知識の区別の困難さ、関連する研究の包括的理解の欠如など、課題に直面している。 これらの課題に対処するため、我々はLCMの誠実さに関する調査を行い、その明確化、評価アプローチ、改善戦略について紹介する。 さらに,この重要な領域のさらなる探索をめざして,今後の研究への洞察を提供する。

関連論文リスト

• To Know or Not To Know? Analyzing Self-Consistency of Large Language Models under Ambiguity [27.10502683001428]
  本稿では, 実体型あいまいさに着目し, 不明瞭な実体を刺激した場合の事実知識の適用において, 最先端のLCMの習熟度と一貫性を解析する。 実験の結果、LLMは正しいエンティティの読み取りを選択するのに苦労し、平均精度は85%、未特定のプロンプトで75%と低いことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T09:48:48Z)
• Understanding the Relationship between Prompts and Response Uncertainty in Large Language Models [55.332004960574004]
  大規模言語モデル(LLM)は意思決定に広く使用されているが、特に医療などの重要なタスクにおける信頼性は十分に確立されていない。 本稿では,LSMが生成する応答の不確実性が,入力プロンプトで提供される情報とどのように関連しているかを検討する。 本稿では,LLMが応答を生成する方法を説明し,プロンプトと応答の不確実性の関係を理解するためのプロンプト応答の概念モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-20T11:19:58Z)
• BeHonest: Benchmarking Honesty in Large Language Models [23.192389530727713]
  我々は、大規模言語モデルにおける誠実さを評価するために特別に設計された、先駆的なベンチマークであるBeHonestを紹介する。 BeHonest氏は、知識境界の認識、偽造の回避、応答の一貫性の3つの重要な側面を評価している。 以上の結果から,LSMの正直性には改善の余地がまだ残っていることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T06:46:59Z)
• Alignment for Honesty [105.72465407518325]
  最近の研究は、大きな言語モデル(LLM)を有用性と無害性と整合させることに大きく貢献している。 本稿は,LLMが知識の欠如に積極的に回答を拒むことを確実にする,エンフォネストリーにおけるアライメントの重要性を論じる。 これらの課題に対処するために、まずは正確な問題定義を確立し、儒教の分析に触発された「誠実さ」を定義します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T06:10:42Z)
• Examining LLMs' Uncertainty Expression Towards Questions Outside Parametric Knowledge [35.067234242461545]
  大規模言語モデル(LLM)は、適切な応答を生成するのに十分なパラメトリック知識が不足している状況において不確実性を表現する。 本研究の目的は,このような状況下でのLCMの行動の体系的調査であり,誠実さと役に立つことのトレードオフを強調することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T10:02:40Z)
• RECALL: A Benchmark for LLMs Robustness against External Counterfactual Knowledge [69.79676144482792]
  本研究の目的は,LLMが外部知識から信頼できる情報を識別する能力を評価することである。 本ベンチマークは,質問応答とテキスト生成という2つのタスクから構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T13:24:19Z)
• Challenges and Contributing Factors in the Utilization of Large Language Models (LLMs) [10.039589841455136]
  本稿では,大規模言語モデル (LLM) がニッチ分野における専門的な質問に対して正確な回答を提供するのに苦慮する領域特異性の問題について考察する。 トレーニングデータを多様化し、きめ細かいモデルを作成し、透明性と解釈可能性を高め、倫理と公正なトレーニングを取り入れることが推奨されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T08:13:36Z)
• Investigating the Factual Knowledge Boundary of Large Language Models with Retrieval Augmentation [109.8527403904657]
  大規模言語モデル(LLM)は,その知識に対する信頼度が低く,内部知識と外部知識の衝突をうまく扱えないことを示す。 検索の強化は、LLMの知識境界に対する認識を高める効果的なアプローチであることが証明されている。 本稿では,文書を動的に活用するための簡易な手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T16:46:10Z)
• Do Large Language Models Know What They Don't Know? [74.65014158544011]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクに優れた知識を持つ。 膨大な知識にもかかわらず、LLMはそれらが適合し理解できる情報の量によって制限されている。 本研究の目的は,LLMの自己理解能力を評価することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T15:30:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。