論文の概要: Evaluating Consistencies in LLM responses through a Semantic Clustering of Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15440v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 16:21:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:21:23.930754
• Title: Evaluating Consistencies in LLM responses through a Semantic Clustering of Question Answering
• Title（参考訳）: 質問応答のセマンティッククラスタリングによるLCM応答の一致性の評価
• Authors: Yanggyu Lee, Jihie Kim,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Model (LLM) のセマンティクスを評価するための新しいアプローチを提案する。 本稿では,LLM再応答が意味論的に一致しているかどうかを考察し,構文的に異なる文が同じ意味を持つ可能性があることを認識した。 TruthfulQAデータセットを用いてLLM応答を評価することにより、37のカテゴリにわたる意味的一貫性を測定するために、質問毎にNの応答を誘導し、意味的に等価な文をクラスタ化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9214041945441436
• License:
• Abstract: In the realm of Large Language Model (LLM) functionalities, providing reliable information is paramount, yet reports suggest that LLM outputs lack consistency. This inconsistency, often at-tributed to randomness in token sampling, under-mines user trust as it leads to varying responses even for identical queries. In this paper, we present a new approach for evaluating semantic consistencies of LLM including comparison of alternative tech-niques. Our approach evaluates whether LLM re-sponses are semantically congruent for a given question, recognizing that as syntactically different sentences may convey the same meaning. Here-tofore, To enhance LLM consistency, two main approaches have been explored: Leverage external knowledge as context like the RAG pattern or use Zero-shot-CoT to improve performance of LLM itself. We apply our evaluation approach to these techniques, and demonstrate to compare the im-pact of these methods on LLM response con-sistency across different domains of question an-swering tasks. Using the TruthfulQA dataset to assess LLM responses, the study induces N re-sponses per question from the LLM and clusters semantically equivalent sentences to measure semantic consistency across 37 categories. Through this, it quantitatively analyzes the effectiveness of the aforementioned methods in improving LLM performance before and after their adoption.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)の機能の領域では、信頼性の高い情報を提供することが最重要であるが、LCMの出力に一貫性がないという報告がある。 この不整合性は、しばしばトークンサンプリングにおいてランダムに分布するが、同じクエリに対しても様々なレスポンスをもたらすため、ユーザの信頼を損なう。 本稿では,LLMのセマンティックコンピテンシーを評価するための新しい手法を提案する。 本稿では,LLM再応答が意味論的に一致しているかどうかを考察し,構文的に異なる文が同じ意味を持つ可能性があることを認識した。 LLMの一貫性を高めるために、RAGパターンのようなコンテキストとして外部知識を活用するか、あるいはZero-shot-CoTを使ってLCM自体のパフォーマンスを改善するかの2つの主要なアプローチが検討されている。 評価手法をこれらの手法に適用し、問合せタスクの異なる領域にまたがるLLM応答整合性に対するこれらの手法の有効性を比較する。 TruthfulQAデータセットを用いてLLM応答を評価することにより、LLMから質問毎にNの応答を誘導し、意味論的に等価な文をクラスタ化し、37のカテゴリにわたる意味的一貫性を測定する。 これにより, 上記手法の有効性を定量的に解析し, 導入前後のLCM性能の向上を図った。

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