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。

関連論文リスト

• SLM Meets LLM: Balancing Latency, Interpretability and Consistency in Hallucination Detection [10.54378596443678]
  大規模言語モデル(LLM)は高い能力を持つが、リアルタイムアプリケーションではレイテンシの問題に直面している。 本研究では,実効的なプロンプト技術の導入により,実時間で解釈可能な幻覚検出を最適化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T22:13:13Z)
• Mitigating Entity-Level Hallucination in Large Language Models [11.872916697604278]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)における幻覚の検出・緩和手法として,幻覚検出(DRAD)に基づく動的検索拡張を提案する。 実験の結果,LDMにおける幻覚の検出と緩和の両面において,DRADは優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T16:47:34Z)
• Hallucination Detection: Robustly Discerning Reliable Answers in Large Language Models [70.19081534515371]
  大規模言語モデル(LLM)は様々な自然言語処理タスクで広く採用されている。 それらは、入力源から逸脱する不信または矛盾したコンテンツを生成し、深刻な結果をもたらす。 本稿では,LLMの生成した回答の幻覚を効果的に検出するために,RelDという頑健な識別器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-04T18:47:42Z)
• Hallucination Diversity-Aware Active Learning for Text Summarization [46.00645048690819]
  LLM(Large Language Models)は、幻覚出力を生成するための妥当性を示す。 幻覚を緩和するための既存の方法は、通常、LLM出力の幻覚を識別し修正するために、人為的なアノテーションを必要とする。 LLM幻覚を緩和する最初のアクティブラーニングフレームワークを提案し,必要な幻覚アノテーションのコストを削減した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T02:30:27Z)
• Exploring and Evaluating Hallucinations in LLM-Powered Code Generation [14.438161741833687]
  LLM(Large Language Models)は、ユーザの意図から逸脱した出力を生成し、内部的不整合を示すか、事実的知識と不整合を示す。 既存の研究は主に、自然言語生成の分野における幻覚の投資に重点を置いている。 我々は,LLM生成コードのテーマ解析を行い,その内に存在する幻覚を要約し,分類する。 幻覚認識におけるLLMの性能評価のためのベンチマークであるHaluCodeを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T07:31:45Z)
• The Dawn After the Dark: An Empirical Study on Factuality Hallucination in Large Language Models [134.6697160940223]
  幻覚は、大きな言語モデルの信頼できるデプロイには大きな課題となります。 幻覚(検出)の検出方法、LLMが幻覚(ソース)をなぜ検出するのか、そしてそれを緩和するために何ができるか、という3つの重要な疑問がよく研究されるべきである。 本研究は, 幻覚検出, 発生源, 緩和の3つの側面に着目した, LLM幻覚の系統的研究である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-06T12:40:45Z)
• Enhancing Uncertainty-Based Hallucination Detection with Stronger Focus [99.33091772494751]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な分野にわたる印象的なパフォーマンスで大きな人気を集めている。 LLMは、ユーザの期待を満たさない非現実的あるいは非感覚的なアウトプットを幻覚させる傾向がある。 LLMにおける幻覚を検出するための新しい基準のない不確実性に基づく手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T08:39:17Z)
• AutoHall: Automated Hallucination Dataset Generation for Large Language Models [56.92068213969036]
  本稿では,AutoHallと呼ばれる既存のファクトチェックデータセットに基づいて,モデル固有の幻覚データセットを自動的に構築する手法を提案する。 また,自己コントラディションに基づくゼロリソース・ブラックボックス幻覚検出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T05:20:02Z)
• Siren's Song in the AI Ocean: A Survey on Hallucination in Large Language Models [116.01843550398183]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクで顕著な機能を示している。 LLMは時折、ユーザ入力から分岐するコンテンツを生成し、以前生成されたコンテキストと矛盾する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-03T16:56:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。