論文の概要: SHARP: Unlocking Interactive Hallucination via Stance Transfer in Role-Playing LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07965v5
• Date: Tue, 03 Jun 2025 08:48:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 01:42:08.93642
• Title: SHARP: Unlocking Interactive Hallucination via Stance Transfer in Role-Playing LLMs
• Title（参考訳）: SHARP:ロールプレイングLLMにおけるスタンス転送による対話型幻覚の解錠
• Authors: Chuyi Kong, Ziyang Luo, Hongzhan Lin, Zhiyuan Fan, Yaxin Fan, Yuxi Sun, Jing Ma,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の対話的パターンを明らかにするための一般化可能で明示的なパラダイムを導入する。 まず、姿勢伝達による対話的幻覚を定義し、次にコモンセンス知識グラフから関係を抽出したベンチマークであるSHARPを構築した。 大規模な実験により、我々のパラダイムの有効性と安定性を確認し、これらの指標に影響を与える要因を調べ、従来の幻覚緩和ソリューションに挑戦する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.990119925990477
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advanced role-playing capabilities of Large Language Models (LLMs) have enabled rich interactive scenarios, yet existing research in social interactions neglects hallucination while struggling with poor generalizability and implicit character fidelity judgments. To bridge this gap, motivated by human behaviour, we introduce a generalizable and explicit paradigm for uncovering interactive patterns of LLMs across diverse worldviews. Specifically, we first define interactive hallucination through stance transfer, then construct SHARP, a benchmark built by extracting relations from commonsense knowledge graphs and utilizing LLMs' inherent hallucination properties to simulate multi-role interactions. Extensive experiments confirm our paradigm's effectiveness and stability, examine the factors that influence these metrics, and challenge conventional hallucination mitigation solutions. More broadly, our work reveals a fundamental limitation in popular post-training methods for role-playing LLMs: the tendency to obscure knowledge beneath style, resulting in monotonous yet human-like behaviors - interactive hallucination.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の高度なロールプレイング機能により、リッチな対話的なシナリオが実現されているが、既存の社会的相互作用の研究は、一般化性や暗黙的な性格の忠実さの判断に苦慮しながら幻覚を無視している。 このギャップを埋めるために,多種多様な世界観にまたがるLLMの対話的パターンを明らかにするための,汎用的で明示的なパラダイムを導入する。 具体的には、まず、姿勢伝達による対話的幻覚を定義し、次に、コモンセンス知識グラフから関係を抽出し、LLM固有の幻覚特性を利用してマルチロール相互作用をシミュレートするSHARPを構築する。 大規模な実験により、我々のパラダイムの有効性と安定性を確認し、これらの指標に影響を与える要因を調べ、従来の幻覚緩和ソリューションに挑戦する。 より広範に、我々の研究はロールプレイング LLM の一般的なポストトレーニング手法の基本的な制限を明らかにしている。

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