論文の概要: FactTest: Factuality Testing in Large Language Models with Finite-Sample and Distribution-Free Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02603v2
• Date: Wed, 06 Nov 2024 08:51:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 11:18:00.590543
• Title: FactTest: Factuality Testing in Large Language Models with Finite-Sample and Distribution-Free Guarantees
• Title（参考訳）: FactTest: 有限サンプルと分散不要保証を備えた大規模言語モデルにおけるファクチュアリティテスト
• Authors: Fan Nie, Xiaotian Hou, Shuhang Lin, James Zou, Huaxiu Yao, Linjun Zhang,
• Abstract要約: 幻覚や非現実的コンテンツを生成するための大規模言語モデル(LLM)は、高い領域での信頼性を損なう。 FactTest は LLM が与えられた質問に対する正しい回答を確実に提供できるかどうかを統計的に評価する新しいフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.78390564658645
• License:
• Abstract: The propensity of Large Language Models (LLMs) to generate hallucinations and non-factual content undermines their reliability in high-stakes domains, where rigorous control over Type I errors (the conditional probability of incorrectly classifying hallucinations as truthful content) is essential. Despite its importance, formal verification of LLM factuality with such guarantees remains largely unexplored. In this paper, we introduce FactTest, a novel framework that statistically assesses whether an LLM can confidently provide correct answers to given questions with high-probability correctness guarantees. We formulate factuality testing as hypothesis testing problem to enforce an upper bound of Type I errors at user-specified significance levels. Notably, we prove that our framework also ensures strong Type II error control under mild conditions and can be extended to maintain its effectiveness when covariate shifts exist. %These analyses are amenable to the principled NP framework. Our approach is distribution-free and works for any number of human-annotated samples. It is model-agnostic and applies to any black-box or white-box LM. Extensive experiments on question-answering (QA) and multiple-choice benchmarks demonstrate that \approach effectively detects hallucinations and improves the model's ability to abstain from answering unknown questions, leading to an over 40% accuracy improvement.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)による幻覚や非現実的コンテンツの生成は、I型エラーに対する厳密な制御(誤って幻覚を真に分類する条件付き確率)が不可欠であるハイテイク領域において、その信頼性を損なう。 その重要性にもかかわらず、そのような保証によるLLMの事実性の正式な検証はほとんど未解明のままである。 本稿では,LLMが高い確率的正当性保証を有する質問に対して,自信を持って回答を提供できるかどうかを統計的に評価する新しいフレームワークであるFactTestを紹介する。 我々は,仮説テスト問題として事実性試験を定式化し,ユーザが特定した重要度レベルにおいて,I型エラーの上限を上限とする。 特に,本フレームワークは軽度条件下での強いタイプIIエラー制御を保証し,共変量シフトが存在する場合にその有効性を維持するために拡張可能であることを証明している。 %であり,これらの分析はNPフレームワークに適応可能である。 我々のアプローチは、分布のないものであり、人間に注釈を付けたサンプルの何個にも当てはまる。 モデルに依存しず、どんなブラックボックスやホワイトボックスのLMにも適用できる。 QA(Qarguy-Awering)とMulti-choice(Multi-choice)ベンチマークの広範な実験により、 \approachは幻覚を効果的に検出し、未知の質問に答えることを禁じるモデルの能力を改善し、40%以上の精度の向上をもたらすことが示された。

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