論文の概要: Good Parenting is all you need -- Multi-agentic LLM Hallucination Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14262v3
• Date: Fri, 25 Oct 2024 17:24:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:34:51.068545
• Title: Good Parenting is all you need -- Multi-agentic LLM Hallucination Mitigation
• Title（参考訳）: 良い育児は必要なすべて -- マルチエージェント LLM 幻覚の緩和
• Authors: Ted Kwartler, Matthew Berman, Alan Aqrawi,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)エージェントによるAI生成コンテンツの幻覚の検出と修正能力について検討する。 各種のプライマリエージェントとレビューエージェントの組み合わせを含む4900回のテスト実行では、高度なAIモデルは幻覚を識別する上でほぼ完璧に正確であることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This study explores the ability of Large Language Model (LLM) agents to detect and correct hallucinations in AI-generated content. A primary agent was tasked with creating a blog about a fictional Danish artist named Flipfloppidy, which was then reviewed by another agent for factual inaccuracies. Most LLMs hallucinated the existence of this artist. Across 4,900 test runs involving various combinations of primary and reviewing agents, advanced AI models such as Llama3-70b and GPT-4 variants demonstrated near-perfect accuracy in identifying hallucinations and successfully revised outputs in 85% to 100% of cases following feedback. These findings underscore the potential of advanced AI models to significantly enhance the accuracy and reliability of generated content, providing a promising approach to improving AI workflow orchestration.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)エージェントによるAI生成コンテンツの幻覚の検出と修正能力について検討する。 第一のエージェントは、Flipfloppidyという架空のデンマーク人アーティストに関するブログの作成を任された。 ほとんどのLLMは、この芸術家の存在を幻覚させた。 Llama3-70bやGPT-4のような先進的なAIモデルは、幻覚を識別する上でほぼ完璧な精度を示し、フィードバック後の85%から100%のケースにおいて、修正された出力を成功させた。 これらの発見は、AIワークフローオーケストレーションを改善するための有望なアプローチを提供するため、生成されたコンテンツの正確性と信頼性を大幅に向上させる、高度なAIモデルの可能性を強調している。

関連論文リスト

• HuDEx: Integrating Hallucination Detection and Explainability for Enhancing the Reliability of LLM responses [0.12499537119440242]
  本稿では,HuDExと命名された幻覚検出モデルについて説明する。 提案モデルでは,検出を説明と統合する新たなアプローチを提供し,ユーザとLLM自体がエラーを理解し,低減することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-12T04:17:02Z)
• SelfCheckAgent: Zero-Resource Hallucination Detection in Generative Large Language Models [0.16385815610837165]
  SelfCheckAgentは、3つの異なるエージェントを統合する新しいフレームワークである。 これらのエージェントは幻覚検出に対する堅牢な多次元アプローチを提供する。 このフレームワークには三角形戦略も組み込まれており、SelfCheckAgentの強みを高めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T20:42:32Z)
• 100% Hallucination Elimination Using Acurai [0.0]
  Acuraiは、入力前にクエリやコンテキストデータを再構成することで、大きな言語モデル(LLM)で100%幻覚のない応答を達成する。 本手法をRAGTruth corpusを用いて検証し, GPT-4 と GPT-3.5 Turbo の幻覚を100%除去できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-06T17:54:54Z)
• Iter-AHMCL: Alleviate Hallucination for Large Language Model via Iterative Model-level Contrastive Learning [16.883679810267342]
  幻覚に対処するための反復モデルレベルのコントラスト学習(Iter-AHMCL) 本稿では,幻覚に対処するイテレーティブモデルレベルのコントラスト学習(Iter-AHMCL)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T00:15:40Z)
• PoLLMgraph: Unraveling Hallucinations in Large Language Models via State Transition Dynamics [51.17512229589]
  PoLLMgraphは、大規模言語モデルのためのモデルベースのホワイトボックス検出および予測手法である。 LLMの内部状態遷移ダイナミクスを解析することにより,幻覚を効果的に検出できることを示す。 我々の研究は、LLMのモデルベースのホワイトボックス分析の新しい手法を開拓し、LLMの振る舞いの複雑なダイナミクスをさらに探求し、理解し、洗練する研究コミュニティを動機付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-06T20:02:20Z)
• KnowHalu: Hallucination Detection via Multi-Form Knowledge Based Factual Checking [55.2155025063668]
  KnowHaluは、大規模言語モデル(LLM)によって生成されたテキスト中の幻覚を検出する新しいアプローチである ステップワイズ推論、マルチフォームクエリ、ファクトチェックのためのマルチフォーム知識、フュージョンベースの検出メカニズムを使用する。 評価の結果,KnowHaluは様々なタスクにおける幻覚検出においてSOTAベースラインを著しく上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T02:52:07Z)
• Agent-FLAN: Designing Data and Methods of Effective Agent Tuning for Large Language Models [56.00992369295851]
  オープンソースのLarge Language Models(LLM)は、さまざまなNLPタスクで大きな成功を収めていますが、エージェントとして振る舞う場合、それでもAPIベースのモデルよりもはるかに劣っています。 本稿では,(1) エージェント学習コーパスを,(1) エージェント学習データの分布から大きくシフトするエージェント推論と,(2) エージェントタスクが必要とする能力に異なる学習速度を示すエージェント学習コーパスと,(3) 幻覚を導入することでエージェント能力を改善する際の副作用について述べる。 本稿では,エージェントのためのFLANモデルを効果的に構築するためのエージェントFLANを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T16:26:10Z)
• How Easy is It to Fool Your Multimodal LLMs? An Empirical Analysis on Deceptive Prompts [54.07541591018305]
  提案するMAD-Benchは,既存のオブジェクト,オブジェクト数,空間関係などの5つのカテゴリに分割した1000の試験サンプルを含むベンチマークである。 我々は,GPT-4v,Reka,Gemini-Proから,LLaVA-NeXTやMiniCPM-Llama3といったオープンソースモデルに至るまで,一般的なMLLMを包括的に分析する。 GPT-4oはMAD-Bench上で82.82%の精度を達成するが、実験中の他のモデルの精度は9%から50%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T18:31:27Z)
• Improving Factual Consistency of News Summarization by Contrastive Preference Optimization [65.11227166319546]
  大規模言語モデル(LLM)は、本来の記事と現実的に矛盾する要約を生成する。 これらの幻覚は、従来の方法による検出が困難である。 本稿では,LLMの適合性を解消し,忠実で偽のコンテンツを生成するコントラスト優先最適化(CPO)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T08:40:16Z)
• Detecting and Preventing Hallucinations in Large Vision Language Models [4.7264116948935975]
  M-HalDetectは、詳細な画像記述のための最初のマルチモーダル幻覚検出データセットである。 InstructBLIPから細粒度マルチモーダル報酬モデルを訓練し,その有効性を評価する。 LLaVAとmPLUG-OWLの幻覚をそれぞれ15%と57%低減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-11T21:35:20Z)
• A Stitch in Time Saves Nine: Detecting and Mitigating Hallucinations of LLMs by Validating Low-Confidence Generation [76.34411067299331]
  大規模な言語モデルは、しばしば信頼性を著しく損なう「ハロシン化」する傾向がある。 生成過程における幻覚を積極的に検出・緩和する手法を提案する。 提案手法は, GPT-3.5モデルの幻覚を平均47.5%から14.5%に低減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-08T14:25:57Z)

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。