論文の概要: LLM Hallucination Reasoning with Zero-shot Knowledge Test

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09689v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 18:55:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:25:20.514339
• Title: LLM Hallucination Reasoning with Zero-shot Knowledge Test
• Title（参考訳）: ゼロショット知識テストによるLLM幻覚推論
• Authors: Seongmin Lee, Hsiang Hsu, Chun-Fu Chen,
• Abstract要約: 我々は,LLM生成テキストを3つのカテゴリの1つに分類する新たなタスクであるHalucination Reasoningを導入する。 新たなデータセットを用いた実験により,幻覚推論における本手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.306443936136425
• License:
• Abstract: LLM hallucination, where LLMs occasionally generate unfaithful text, poses significant challenges for their practical applications. Most existing detection methods rely on external knowledge, LLM fine-tuning, or hallucination-labeled datasets, and they do not distinguish between different types of hallucinations, which are crucial for improving detection performance. We introduce a new task, Hallucination Reasoning, which classifies LLM-generated text into one of three categories: aligned, misaligned, and fabricated. Our novel zero-shot method assesses whether LLM has enough knowledge about a given prompt and text. Our experiments conducted on new datasets demonstrate the effectiveness of our method in hallucination reasoning and underscore its importance for enhancing detection performance.
• Abstract（参考訳）: LLM幻覚は、LLMが時々不誠実なテキストを生成するが、実用上重要な課題である。 既存の検出手法の多くは、外部知識、LLMファインチューニング、幻覚ラベル付きデータセットに依存しており、検出性能の向上に不可欠である幻覚の異なるタイプを区別していない。 我々は,LLM生成テキストを3つのカテゴリの1つに分類する新たなタスクであるHalucination Reasoningを導入する。 我々の新しいゼロショット法は、LLMが与えられたプロンプトとテキストについて十分な知識を持っているかどうかを評価する。 本実験は, 幻覚推論における本手法の有効性を実証し, 検出性能の向上の重要性を裏付けるものである。

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