論文の概要: Seeing Through the Fog: A Cost-Effectiveness Analysis of Hallucination Detection Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05270v1
- Date: Fri, 08 Nov 2024 02:06:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-11 14:55:46.506011
- Title: Seeing Through the Fog: A Cost-Effectiveness Analysis of Hallucination Detection Systems
- Title（参考訳）: ファグを通して見る:幻覚検出システムの費用効果分析
- Authors: Alexander Thomas, Seth Rosen, Vishnu Vettrivel,
- Abstract要約: 診断確率比(DOR)と費用対効果指標を用いた幻覚検出システムの評価を行った。
以上の結果から,高度なモデルでは性能が向上するが,コストがはるかに高いことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.3392300968787
- License:
- Abstract: This paper presents a comparative analysis of hallucination detection systems for AI, focusing on automatic summarization and question answering tasks for Large Language Models (LLMs). We evaluate different hallucination detection systems using the diagnostic odds ratio (DOR) and cost-effectiveness metrics. Our results indicate that although advanced models can perform better they come at a much higher cost. We also demonstrate how an ideal hallucination detection system needs to maintain performance across different model sizes. Our findings highlight the importance of choosing a detection system aligned with specific application needs and resource constraints. Future research will explore hybrid systems and automated identification of underperforming components to enhance AI reliability and efficiency in detecting and mitigating hallucinations.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の自動要約と質問応答タスクに着目し,AIの幻覚検出システムの比較分析を行う。
診断オッズ比(DOR)と費用対効果指標を用いた幻覚検出システムの評価を行った。
以上の結果から,高度なモデルでは性能が向上するが,コストがはるかに高いことが示唆された。
また、理想の幻覚検出システムは、異なるモデルサイズで性能を維持する必要があることを実証する。
本研究は,特定のアプリケーションニーズやリソース制約に適合した検出システムを選択することの重要性を強調した。
将来の研究は、幻覚の検出と緩和においてAIの信頼性と効率を高めるために、ハイブリッドシステムと、性能の低いコンポーネントの自動識別を検討する。
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