論文の概要: 100% Hallucination Elimination Using Acurai

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05223v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 17:54:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:56:39.518306
• Title: 100% Hallucination Elimination Using Acurai
• Title（参考訳）: アキュライを用いた100%幻覚除去
• Authors: Michael C. Wood, Adam A. Forbes,
• Abstract要約: Acuraiは、入力前にクエリやコンテキストデータを再構成することで、大きな言語モデル(LLM)で100%幻覚のない応答を達成する。 本手法をRAGTruth corpusを用いて検証し, GPT-4 と GPT-3.5 Turbo の幻覚を100%除去できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The issue of hallucinations in large language models (LLMs) remains a critical barrier to the adoption of AI in enterprise and other high-stakes applications. Despite advancements in retrieval-augmented generation (RAG) systems, current state-of-the-art methods fail to achieve more than 80% accuracy in generating faithful and factually correct outputs, even when provided with relevant and accurate context. In this work, we introduce Acurai, a novel systematic approach that achieves 100% hallucination-free responses in LLMs by reformatting queries and context data prior to input. Leveraging a deep understanding of LLM internal representations, the importance of noun-phrase dominance, and the role of discrete functional units (DFUs), Acurai ensures alignment between input context and generated output. We validate this method using the RAGTruth corpus, demonstrating its ability to eliminate 100% hallucinations for both GPT-4 and GPT-3.5 Turbo. Acurai sets a new standard for achieving consistent, accurate, and faithful AI responses, marking a significant step forward in the development of trustworthy AI systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)における幻覚の問題は、エンタープライズや他の高度なアプリケーションでAIを採用する上で、依然として重要な障壁である。 検索強化世代(RAG)システムの進歩にもかかわらず、現在の最先端の手法は、関連性があり正確なコンテキストが与えられた場合でも、忠実で事実的に正しい出力を生成する際に80%以上の精度を達成できない。 本研究では,LLMにおける100%幻覚のない応答を,入力前にクエリやコンテキストデータを再構成することで実現した,新しい体系的アプローチであるAcuraiを紹介する。 LLMの内部表現の深い理解、名詞句支配の重要性、離散関数単位(DFU)の役割を活用することで、Acuraiは入力コンテキストと生成された出力の整合性を確保する。 本手法をRAGTruth corpusを用いて検証し, GPT-4 と GPT-3.5 Turbo の幻覚を100%除去できることを実証した。 Acuraiは、一貫性があり、正確で忠実なAI応答を達成するための、新しい標準を設定している。

関連論文リスト

• Good Parenting is all you need -- Multi-agentic LLM Hallucination Mitigation [0.0]
  本研究では,大規模言語モデル(LLM)エージェントによるAI生成コンテンツの幻覚の検出と修正能力について検討する。 各種のプライマリエージェントとレビューエージェントの組み合わせを含む4900回のテスト実行では、高度なAIモデルは幻覚を識別する上でほぼ完璧に正確であることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T08:18:18Z)
• Understand What LLM Needs: Dual Preference Alignment for Retrieval-Augmented Generation [64.7982176398485]
  Retrieval-augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の幻覚化問題を緩和する効果を実証している。 本稿では,RAGシステム内での多様な知識嗜好の整合を図った汎用フレームワークであるDPA-RAGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T18:26:53Z)
• Synchronous Faithfulness Monitoring for Trustworthy Retrieval-Augmented Generation [96.78845113346809]
  Retrieval-augmented Language Model (RALMs) は、知識集約型タスクにおいて、高い性能と幅広い適用性を示している。 本稿では,非偽文の検出に微細な復号力学を利用する軽量モニタであるSynCheckを提案する。 また、長文検索拡張生成のためのビームサーチによって導かれる忠実度指向の復号アルゴリズムであるFODを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T16:42:57Z)
• Retrieve Only When It Needs: Adaptive Retrieval Augmentation for Hallucination Mitigation in Large Language Models [68.91592125175787]
  幻覚は、大規模言語モデル(LLM)の実践的実装において重要な課題となる。 本稿では,幻覚に対処するための選択的検索拡張プロセスにより,Lowenを改良する新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T11:55:40Z)
• It's Never Too Late: Fusing Acoustic Information into Large Language Models for Automatic Speech Recognition [70.77292069313154]
  大規模言語モデル(LLM)は、自動音声認識(ASR)出力の上の生成誤り訂正(GER)に成功することができる。 本研究では,不確実性認識ダイナミックフュージョン (UADF) と呼ばれる新しい遅延融合解によって予測された転写を生成する前に,音響情報を注入することにより,そのような制限を克服することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T07:21:45Z)
• INSIDE: LLMs' Internal States Retain the Power of Hallucination Detection [39.52923659121416]
  本稿では,textbfinternal textbfStates内に保持される密接な意味情報について,HoluctextbfInation textbfDEtectionについて検討する。 応答の自己整合性をよりよく評価するために、単純で効果的な textbfEigenScore メトリクスが提案されている。 内部状態における極端なアクティベーションを阻害するために,テスト時間特徴クリッピング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T06:23:12Z)
• A Stitch in Time Saves Nine: Detecting and Mitigating Hallucinations of LLMs by Validating Low-Confidence Generation [76.34411067299331]
  大規模な言語モデルは、しばしば信頼性を著しく損なう「ハロシン化」する傾向がある。 生成過程における幻覚を積極的に検出・緩和する手法を提案する。 提案手法は, GPT-3.5モデルの幻覚を平均47.5%から14.5%に低減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-08T14:25:57Z)
• Principle-Driven Self-Alignment of Language Models from Scratch with Minimal Human Supervision [84.31474052176343]
  ChatGPTのような最近のAIアシスタントエージェントは、人間のアノテーションと人間のフィードバックからの強化学習を教師付き微調整(SFT)に頼り、アウトプットを人間の意図に合わせる。 この依存は、人間の監督を得るために高いコストがかかるため、AIアシスタントエージェントの真の可能性を大幅に制限することができる。 本稿では,AIエージェントの自己調整と人間監督の最小化のために,原則駆動推論とLLMの生成能力を組み合わせたSELF-ALIGNという新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-04T17:59:28Z)

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。