論文の概要: Can Knowledge Editing Really Correct Hallucinations?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16251v2
• Date: Tue, 29 Oct 2024 18:00:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:23:16.989748
• Title: Can Knowledge Editing Really Correct Hallucinations?
• Title（参考訳）: 知識編集は本当に正しい幻覚を編集できるのか?
• Authors: Baixiang Huang, Canyu Chen, Xiongxiao Xu, Ali Payani, Kai Shu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、タスクにまたがる優れた能力にもかかわらず、生成されたコンテンツの非現実的な情報を参照しながら幻覚に悩まされる。 知識編集は,LLMで符号化された誤った事実知識を,スクラッチからリトレーニングを避けるという利点によって補正する,新しい一般的なパラダイムとして開発された。 実世界の幻覚を正すための知識編集手法を全体ベンチマークするために,HaluEditBenchを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.311982837980345
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) suffer from hallucinations, referring to the non-factual information in generated content, despite their superior capacities across tasks. Meanwhile, knowledge editing has been developed as a new popular paradigm to correct the erroneous factual knowledge encoded in LLMs with the advantage of avoiding retraining from scratch. However, one common issue of existing evaluation datasets for knowledge editing is that they do not ensure LLMs actually generate hallucinated answers to the evaluation questions before editing. When LLMs are evaluated on such datasets after being edited by different techniques, it is hard to directly adopt the performance to assess the effectiveness of different knowledge editing methods in correcting hallucinations. Thus, the fundamental question remains insufficiently validated: Can knowledge editing really correct hallucinations in LLMs? We proposed HalluEditBench to holistically benchmark knowledge editing methods in correcting real-world hallucinations. First, we rigorously construct a massive hallucination dataset with 9 domains, 26 topics and more than 6,000 hallucinations. Then, we assess the performance of knowledge editing methods in a holistic way on five dimensions including Efficacy, Generalization, Portability, Locality, and Robustness. Through HalluEditBench, we have provided new insights into the potentials and limitations of different knowledge editing methods in correcting hallucinations, which could inspire future improvements and facilitate the progress in the field of knowledge editing.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、タスクにまたがる優れた能力にもかかわらず、生成されたコンテンツの非現実的な情報を参照しながら幻覚に悩まされる。 一方、知識編集は、スクラッチからリトレーニングを避けるという利点を生かして、LLMに符号化された誤った事実知識を修正するために、新しい一般的なパラダイムとして開発された。 しかし、知識編集のための既存の評価データセットの一般的な問題は、LLMが編集前に評価質問に対する幻覚的な回答を実際に生成しないことである。 異なる手法によって編集された後、これらのデータセット上でLCMを評価した場合、幻覚の補正における異なる知識編集手法の有効性を評価するために、直接的にその性能を採用することは困難である。 知識編集はLLMの幻覚を本当に正しいものにできるのか? 実世界の幻覚を正すための知識編集手法を全体ベンチマークするために,HaluEditBenchを提案する。 まず、9つのドメイン、26のトピック、6000以上の幻覚を含む巨大な幻覚データセットを厳格に構築する。 そこで我々は,知識編集手法の性能を,有効性,一般化性,可搬性,局所性,ロバスト性を含む5次元で総合的に評価した。 HalluEditBenchを通じて、幻覚の修正における様々な知識編集手法の可能性と限界に関する新たな洞察を提供し、それによって今後の知識編集分野の進歩を促すことができる。

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