論文の概要: DecoPrompt : Decoding Prompts Reduces Hallucinations when Large Language Models Meet False Premises

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07457v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 00:48:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:17:19.199708
• Title: DecoPrompt : Decoding Prompts Reduces Hallucinations when Large Language Models Meet False Premises
• Title（参考訳）: DecoPrompt : デコードプロンプトは、大言語モデルが偽プリミスに遭遇した場合の幻覚を減少させる
• Authors: Nan Xu, Xuezhe Ma,
• Abstract要約: 幻覚を緩和する新しいプロンプトアルゴリズムDecoPromptを提案する。 DecoPrompt は LLM を利用して偽前提のプロンプトを "デコード" する。 2つのデータセットで実験を行い、DecoPromptは異なるLLMから出力された幻覚を効果的に低減できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.72485319617863
• License:
• Abstract: While large language models (LLMs) have demonstrated increasing power, they have also called upon studies on their hallucinated outputs that deviate from factually correct statements. In this paper, we focus on one important scenario of false premises, where LLMs are distracted by misaligned claims although the model possesses the required factual knowledge to answer original questions accurately. Inspired by the observation that entropy of the false-premise prompt is closely related to its likelihood to elicit hallucination generation, we propose a new prompting algorithm, named DecoPrompt, to mitigate hallucination. DecoPrompt leverages LLMs to "decode" the false-premise prompts without really eliciting hallucination output from LLMs. We perform experiments on two datasets, demonstrating that DecoPrompt can reduce hallucinations effectively on outputs from different LLMs. Moreover, DecoPrompt exhibits cross-model transferability, which facilitates its applications to scenarios such as LLMs of large sizes or unavailable model logits.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、能力の増大を示す一方で、実数的に正しい文から逸脱する幻覚出力の研究にも言及している。 本稿では,本モデルが本来の疑問に正確に答えるために必要な事実知識を持っているにもかかわらず,LCMが不一致なクレームに気を散らすという,誤った前提の1つの重要なシナリオに焦点を当てる。 擬似前提プロンプトのエントロピーが幻覚の発生を誘発する可能性に密接に関連しているという観測にインスパイアされ、我々は幻覚を緩和する新しいプロンプトアルゴリズムDecoPromptを提案する。 DecoPrompt は LLM を利用して偽前提のプロンプトを "デコード" する。 2つのデータセットで実験を行い、DecoPromptは異なるLLMから出力された幻覚を効果的に低減できることを示した。 さらに、DecoPromptはクロスモデル転送可能性を示し、大型のLLMや使用不可能なモデルロジットといったシナリオへの適用を容易にする。

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