論文の概要: Maintaining Informative Coherence: Migrating Hallucinations in Large Language Models via Absorbing Markov Chains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20340v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 04:51:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:18:20.381731
• Title: Maintaining Informative Coherence: Migrating Hallucinations in Large Language Models via Absorbing Markov Chains
• Title（参考訳）: インフォーマティブ・コヒーレンスを維持する:マルコフ連鎖の吸収による大規模言語モデルにおける幻覚の緩和
• Authors: Jiemin Wu, Songning Lai, Ruiqiang Xiao, Tianlang Xue, Jiayu Yang, Yutao Yue,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成、翻訳、要約のための強力なツールである。 LLMは、文脈情報の忠実さとコヒーレンスを維持するのに失敗する幻覚症状に悩まされることが多い。 本稿では,マルコフ連鎖を吸収し,文脈情報の重要性を定量化する新しい復号手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.920249042435973
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are powerful tools for text generation, translation, and summarization, but they often suffer from hallucinations-instances where they fail to maintain the fidelity and coherence of contextual information during decoding, sometimes overlooking critical details due to their sampling strategies and inherent biases from training data and fine-tuning discrepancies. These hallucinations can propagate through the web, affecting the trustworthiness of information disseminated online. To address this issue, we propose a novel decoding strategy that leverages absorbing Markov chains to quantify the significance of contextual information and measure the extent of information loss during generation. By considering all possible paths from the first to the last token, our approach enhances the reliability of model outputs without requiring additional training or external data. Evaluations on datasets including TruthfulQA, FACTOR, and HaluEval highlight the superior performance of our method in mitigating hallucinations, underscoring the necessity of ensuring accurate information flow in web-based applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成、翻訳、要約のための強力なツールであるが、復号時に文脈情報の忠実さと一貫性を維持できない幻覚現象に悩まされることが多い。 これらの幻覚はウェブを通じて伝播し、オンラインで拡散する情報の信頼性に影響を与える。 この問題に対処するために,マルコフ連鎖の吸収を利用してコンテキスト情報の価値を定量化し,生成時の情報損失の程度を測定する新しい復号手法を提案する。 最初のトークンから最後のトークンまでの可能なすべてのパスを考慮することで、我々のアプローチは、追加のトレーニングや外部データを必要としないモデル出力の信頼性を高めることができる。 TruthfulQA, FACTOR, HaluEvalなどのデータセットの評価は, 幻覚を緩和する手法の優れた性能を強調し, ウェブベースアプリケーションにおける正確な情報フローの確保の必要性を強調している。

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