論文の概要: Reducing Tool Hallucination via Reliability Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04141v2
• Date: Thu, 27 Feb 2025 04:43:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 17:31:07.847078
• Title: Reducing Tool Hallucination via Reliability Alignment
• Title（参考訳）: 信頼性アライメントによるツール幻覚の低減
• Authors: Hongshen Xu, Zichen Zhu, Lei Pan, Zihan Wang, Su Zhu, Da Ma, Ruisheng Cao, Lu Chen, Kai Yu,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、言語生成を超えて、外部ツールと対話し、自動化と現実世界のアプリケーションを可能にする機能を拡張した。 モデルが不適切なツールを選択するか、それらを誤用するツール幻覚は、誤ったタスクの実行、計算コストの増大、システムの信頼性の低下につながる重要な課題を引き起こす。 RelyToolBenchを導入し、特殊なテストケースと新しいメトリクスを統合し、幻覚を意識したタスクの成功と効率を評価する。 最後に、信頼性アライメントフレームワークであるRelignを提案する。このフレームワークは、ツール使用のアクション空間を拡張して、不決定なアクションを含むようにし、LCMがツールの使用を遅らせたり、明確化を求めたり、ツールの選択を調整することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.761771794788462
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have expanded their capabilities beyond language generation to interact with external tools, enabling automation and real-world applications. However, tool hallucinations, where models either select inappropriate tools or misuse them, pose significant challenges, leading to erroneous task execution, increased computational costs, and reduced system reliability. To systematically address this issue, we define and categorize tool hallucinations into two main types, tool selection hallucination and tool usage hallucination. To evaluate and mitigate these issues, we introduce RelyToolBench, which integrates specialized test cases and novel metrics to assess hallucination-aware task success and efficiency. Finally, we propose Relign, a reliability alignment framework that expands the tool-use action space to include indecisive actions, allowing LLMs to defer tool use, seek clarification, or adjust tool selection dynamically. Through extensive experiments, we demonstrate that Relign significantly reduces tool hallucinations, improves task reliability, and enhances the efficiency of LLM tool interactions.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、言語生成を超えて、外部ツールと対話し、自動化と現実世界のアプリケーションを可能にする機能を拡張した。 しかし、モデルが不適切なツールを選択するか、それらを誤用するツール幻覚は、誤ったタスクの実行、計算コストの増大、システムの信頼性の低下につながる重要な課題を引き起こす。 この問題を体系的に解決するために,ツール選択幻覚とツール使用幻覚の2つの主要なタイプにツール幻覚を定義し,分類する。 RelyToolBenchは,幻覚を意識したタスクの成功と効率を評価するために,特殊なテストケースと新しいメトリクスを統合したものだ。 最後に、信頼性アライメントフレームワークであるRelignを提案し、ツール使用時のアクション空間を非決定的なアクションを含むように拡張し、LCMがツールの使用を遅らせたり、明確化を求めたり、動的にツールの選択を調整することを可能にする。 広範にわたる実験により、Relignはツールの幻覚を著しく低減し、タスクの信頼性を改善し、LLMツールインタラクションの効率を高めることが実証された。

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