論文の概要: FactCheckmate: Preemptively Detecting and Mitigating Hallucinations in LMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02899v1
- Date: Thu, 3 Oct 2024 18:45:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-03 05:05:01.690904
- Title: FactCheckmate: Preemptively Detecting and Mitigating Hallucinations in LMs
- Title（参考訳）: FactCheckmate: LMにおける幻覚の予防的検出と緩和
- Authors: Deema Alnuhait, Neeraja Kirtane, Muhammad Khalifa, Hao Peng,
- Abstract要約: 言語モデル (LM) は幻覚を呈する。
この研究は、LMの内部表現が、この目的のために使用できるリッチな信号を提供することを示すことによって、この研究課題を肯定的に答える。
FactCheckMateを導入し、LMが幻覚するかどうかを予測する分類器を学習して幻覚を事前に検出する。
幻覚が検出されると、FactCheckMateが介入し、LMの隠れ状態を調整することで、モデルがより現実的な出力を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.767886997853022
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Language models (LMs) hallucinate. We inquire: Can we detect and mitigate hallucinations before they happen? This work answers this research question in the positive, by showing that the internal representations of LMs provide rich signals that can be used for this purpose. We introduce FactCheckMate, which preemptively detects hallucinations by learning a classifier that predicts whether the LM will hallucinate, based on the model's hidden states produced over the inputs, before decoding begins. If a hallucination is detected, FactCheckMate then intervenes, by adjusting the LM's hidden states such that the model will produce more factual outputs. FactCheckMate provides fresh insights that the inner workings of LMs can be revealed by their hidden states. Practically, both the detection and mitigation models in FactCheckMate are lightweight, adding little inference overhead; FactCheckMate proves a more efficient approach for mitigating hallucinations compared to many post-hoc alternatives. We evaluate FactCheckMate over LMs of different scales and model families (including Llama, Mistral, and Gemma), across a variety of QA datasets from different domains. Our results demonstrate the effectiveness of leveraging internal representations for early hallucination detection and mitigation, achieving over 70% preemptive detection accuracy. On average, outputs generated by LMs with intervention are 34.4% more factual compared to those without intervention. The average overhead difference in the inference time introduced by FactCheckMate is around 3.16 seconds.
- Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)は幻覚である。
幻覚を検知し、それが起こる前に緩和できるだろうか?
この研究は、LMの内部表現が、この目的のために使用できるリッチな信号を提供することを示すことによって、この研究課題を肯定的に答える。
FactCheckMateを導入し、復号開始前にモデル上に生成した隠れ状態に基づいてLMが幻覚するかどうかを予測する分類器を学習して幻覚を事前に検出する。
幻覚が検出されると、FactCheckMateが介入し、LMの隠れ状態を調整することで、モデルがより現実的な出力を生成する。
FactCheckMateは、LMの内部動作が隠された状態によって明らかにできるという新たな洞察を提供する。
実際には、FactCheckMateの検出と緩和モデルは軽量であり、推測オーバーヘッドが少なく、FactCheckMateは、多くのポストホック代替品と比較して幻覚を緩和するより効率的なアプローチである。
異なるスケールのLMとモデルファミリー(Llama、Mistral、Gemmaを含む)のFactCheckMateを、異なるドメインの様々なQAデータセットで評価する。
本研究は,早期幻覚検出および緩和のための内部表現の活用の有効性を実証し,70%以上のプリエンプティブ検出精度を達成した。
平均して、介入したLMが生成する出力は、介入していないものよりも34.4%多い。
FactCheckMateが導入した推論時間の平均オーバーヘッド差は約3.16秒である。
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