論文の概要: LLMs Know More Than They Show: On the Intrinsic Representation of LLM Hallucinations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02707v3
• Date: Mon, 28 Oct 2024 12:33:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 01:23:03.386750
• Title: LLMs Know More Than They Show: On the Intrinsic Representation of LLM Hallucinations
• Title（参考訳）: LLMは示している以上のことを知っている: LLMの幻覚の内在的表現について
• Authors: Hadas Orgad, Michael Toker, Zorik Gekhman, Roi Reichart, Idan Szpektor, Hadas Kotek, Yonatan Belinkov,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、事実の不正確さやバイアス、推論失敗など、しばしばエラーを発生させる。 近年の研究では、LLMの内部状態が出力の真偽に関する情報を符号化していることが示されている。 LLMの内部表現は、これまで認識されていた以上の真理性に関する情報を符号化している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.351064535592336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) often produce errors, including factual inaccuracies, biases, and reasoning failures, collectively referred to as "hallucinations". Recent studies have demonstrated that LLMs' internal states encode information regarding the truthfulness of their outputs, and that this information can be utilized to detect errors. In this work, we show that the internal representations of LLMs encode much more information about truthfulness than previously recognized. We first discover that the truthfulness information is concentrated in specific tokens, and leveraging this property significantly enhances error detection performance. Yet, we show that such error detectors fail to generalize across datasets, implying that -- contrary to prior claims -- truthfulness encoding is not universal but rather multifaceted. Next, we show that internal representations can also be used for predicting the types of errors the model is likely to make, facilitating the development of tailored mitigation strategies. Lastly, we reveal a discrepancy between LLMs' internal encoding and external behavior: they may encode the correct answer, yet consistently generate an incorrect one. Taken together, these insights deepen our understanding of LLM errors from the model's internal perspective, which can guide future research on enhancing error analysis and mitigation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、事実的不正確さ、偏見、推論失敗など、しばしば「幻覚」と呼ばれる誤りを生じる。 近年の研究では、LCMの内部状態が出力の真偽に関する情報を符号化し、この情報を用いて誤りを検出することが示されている。 本研究では,LLMの内部表現が,これまで認識されていた真理性よりもはるかに多くの情報をエンコードしていることを示す。 我々はまず,真偽情報が特定のトークンに集中していることを発見し,この特性を利用することでエラー検出性能を大幅に向上させる。 しかし、そのような誤り検知器はデータセットをまたいで一般化できないことを示し、従来の主張とは対照的に、真偽の符号化は普遍的ではなくむしろ多面的であることを示唆している。 次に、モデルが生成する可能性のあるエラーの種類を予測するために内部表現が利用可能であることを示し、調整された緩和戦略の開発を容易にする。 最後に、LLMの内部符号化と外部動作の相違を明らかにし、正しい解をエンコードするが、常に正しくない解を生成する。 まとめると、これらの洞察はモデルの内部的な視点からLLMエラーの理解を深め、エラー解析と緩和に関する将来の研究を導くことができる。

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