論文の概要: MlingConf: A Comprehensive Study of Multilingual Confidence Estimation on Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12478v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 11:46:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:42:42.228304
• Title: MlingConf: A Comprehensive Study of Multilingual Confidence Estimation on Large Language Models
• Title（参考訳）: MlingConf: 大規模言語モデルにおける多言語信頼度推定に関する総合的研究
• Authors: Boyang Xue, Hongru Wang, Rui Wang, Sheng Wang, Zezhong Wang, Yiming Du, Bin Liang, Kam-Fai Wong,
• Abstract要約: 本稿では,多言語信頼度推定(MlingConf)の大規模言語モデル(LLM)に関する包括的調査を紹介する。 このベンチマークは、LAタスクのための4つの厳密にチェックされ、人間によって評価された高品質な多言語データセットと、言語の特定の社会的、文化的、地理的コンテキストに合わせて調整されたLSタスクからなる。 LAのタスクでは、英語が他の言語よりも言語的優位性を示す一方で、LSタスクでは、質問関連言語を用いてLSMを誘導し、多言語的信頼度推定において言語的優位性を改善することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.384966485398184
• License:
• Abstract: The tendency of Large Language Models (LLMs) to generate hallucinations raises concerns regarding their reliability. Therefore, confidence estimations indicating the extent of trustworthiness of the generations become essential. However, current LLM confidence estimations in languages other than English remain underexplored. This paper addresses this gap by introducing a comprehensive investigation of Multilingual Confidence estimation (MlingConf) on LLMs, focusing on both language-agnostic (LA) and language-specific (LS) tasks to explore the performance and language dominance effects of multilingual confidence estimations on different tasks. The benchmark comprises four meticulously checked and human-evaluate high-quality multilingual datasets for LA tasks and one for the LS task tailored to specific social, cultural, and geographical contexts of a language. Our experiments reveal that on LA tasks English exhibits notable linguistic dominance in confidence estimations than other languages, while on LS tasks, using question-related language to prompt LLMs demonstrates better linguistic dominance in multilingual confidence estimations. The phenomena inspire a simple yet effective native-tone prompting strategy by employing language-specific prompts for LS tasks, effectively improving LLMs' reliability and accuracy on LS tasks.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)が幻覚を生み出す傾向は、その信頼性に関する懸念を引き起こす。 そのため、世代間の信頼度を示す信頼度推定が不可欠となる。 しかし、現在の英語以外の言語でのLLMの信頼度は未定である。 本稿では,LLMにおける多言語信頼度推定(MlingConf)を包括的に検討し,言語に依存しない(LA)タスクと言語固有の(LS)タスクの両方に着目し,異なるタスクに対する多言語信頼度推定(MlingConf)の効果と言語優位性について検討する。 このベンチマークは、LAタスクのための細心の注意を払ってチェックされ、人間によって評価される4つの高品質な多言語データセットと、言語の特定の社会的、文化的、地理的コンテキストに合わせて調整されたLSタスクからなる。 実験の結果,英語が他の言語よりも言語優位性を示すのに対し,LSタスクでは質問関連言語を用いてLLMを誘導し,多言語信頼度推定において言語優位性が向上していることが判明した。 この現象は、LSタスクに言語固有のプロンプトを用いることで、単純だが効果的なネイティブトーンプロンプト戦略を刺激し、LSタスクにおけるLSMの信頼性と精度を効果的に向上させる。

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