論文の概要: A Debate-Driven Experiment on LLM Hallucinations and Accuracy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19485v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 11:41:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:36:57.124629
• Title: A Debate-Driven Experiment on LLM Hallucinations and Accuracy
• Title（参考訳）: LLMの幻覚と精度に関する議論駆動実験
• Authors: Ray Li, Tanishka Bagade, Kevin Martinez, Flora Yasmin, Grant Ayala, Michael Lam, Kevin Zhu,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)における幻覚現象について検討する。 GPT-4o-Miniモデルの複数のインスタンスは、TrathfulQAデータセットからの質問によって引き起こされた議論のような相互作用に関与している。 1つのモデルは、もっともらしいが偽の答えを生成するように故意に指示され、他のモデルは真に応答するように要求される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.821303946741665
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved a degree of success in generating coherent and contextually relevant text, yet they remain prone to a significant challenge known as hallucination: producing information that is not substantiated by the input or external knowledge. Previous efforts to mitigate hallucinations have focused on techniques such as fine-tuning models on high-quality datasets, incorporating fact-checking mechanisms, and developing adversarial training methods. While these approaches have shown some promise, they often address the issue at the level of individual model outputs, leaving unexplored the effects of inter-model interactions on hallucination. This study investigates the phenomenon of hallucination in LLMs through a novel experimental framework where multiple instances of GPT-4o-Mini models engage in a debate-like interaction prompted with questions from the TruthfulQA dataset. One model is deliberately instructed to generate plausible but false answers while the other models are asked to respond truthfully. The experiment is designed to assess whether the introduction of misinformation by one model can challenge the truthful majority to better justify their reasoning, improving performance on the TruthfulQA benchmark. The findings suggest that inter-model interactions can offer valuable insights into improving the accuracy and robustness of LLM outputs, complementing existing mitigation strategies.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は、一貫性と文脈に関連のあるテキストを生成することにある程度成功したが、幻覚と呼ばれる重要な課題、すなわち入力や外部知識によって裏付けられていない情報を生成する傾向にある。 幻覚を緩和するためのこれまでの取り組みは、高品質なデータセットの微調整モデル、ファクトチェック機構の導入、敵の訓練方法の開発など、技術に重点を置いてきた。 これらのアプローチはいくつかの約束を示しているが、個々のモデル出力のレベルで問題に対処することが多く、モデル間相互作用が幻覚に与える影響を未解明のまま残している。 本研究では, GPT-4o-Mini モデルの複数事例が TruthfulQA データセットからの質問によって引き起こされる議論のような相互作用に関与する, 新たな実験枠組みを通じて, LLM における幻覚現象を考察する。 1つのモデルは、もっともらしいが偽の答えを生成するように故意に指示され、他のモデルは真に応答するように要求される。 この実験は、1つのモデルによる誤情報の導入が、彼らの推論をより正当化し、TrathfulQAベンチマークのパフォーマンスを改善するために、真実の多数派に挑戦できるかどうかを評価するように設計されている。 その結果、モデル間相互作用は、既存の緩和戦略を補完し、LLM出力の精度と堅牢性を改善する上で貴重な洞察を与えることができることが示唆された。

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