論文の概要: Attention-guided Self-reflection for Zero-shot Hallucination Detection in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09997v2
• Date: Wed, 12 Feb 2025 06:15:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:47:02.028463
• Title: Attention-guided Self-reflection for Zero-shot Hallucination Detection in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大言語モデルにおけるゼロショット幻覚検出のための注意誘導自己反射
• Authors: Qiang Liu, Xinlong Chen, Yue Ding, Shizhen Xu, Shu Wu, Liang Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)におけるゼロショット幻覚検出のためのAGSER(Attention-Guided SElf-Reflection)アプローチを提案する。 AGSER法は注意力を利用して、入力クエリを注意クエリと非注意クエリに分類する。 幻覚を検出する効果に加えて、AGSERは計算オーバーヘッドを著しく減らし、LSMを通過する3つのトークンと2つのトークンを使用する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.175106988135454
• License:
• Abstract: Hallucination has emerged as a significant barrier to the effective application of Large Language Models (LLMs). In this work, we introduce a novel Attention-Guided SElf-Reflection (AGSER) approach for zero-shot hallucination detection in LLMs. The AGSER method utilizes attention contributions to categorize the input query into attentive and non-attentive queries. Each query is then processed separately through the LLMs, allowing us to compute consistency scores between the generated responses and the original answer. The difference between the two consistency scores serves as a hallucination estimator. In addition to its efficacy in detecting hallucinations, AGSER notably reduces computational overhead, requiring only three passes through the LLM and utilizing two sets of tokens. We have conducted extensive experiments with four widely-used LLMs across three different hallucination benchmarks, demonstrating that our approach significantly outperforms existing methods in zero-shot hallucination detection.
• Abstract（参考訳）: 幻覚は、Large Language Models (LLMs) の効果的な応用にとって重要な障壁となっている。 本研究では,LLMにおけるゼロショット幻覚検出のためのAGSER(Atention-Guided SElf-Reflection)手法を提案する。 AGSER法は注意力を利用して、入力クエリを注意クエリと非注意クエリに分類する。 それぞれのクエリはLLMを通して別々に処理され、生成された応答と元の応答の一貫性スコアを計算することができる。 2つの一貫性スコアの違いは、幻覚推定器として機能する。 幻覚を検出する効果に加えて、AGSERは計算オーバーヘッドを著しく減らし、LSMを通過する3つのトークンと2つのトークンを使用する必要がある。 我々は3つの幻覚のベンチマークで広く使われている4つのLDMを用いて広範囲な実験を行い、この手法がゼロショット幻覚検出において既存の手法を著しく上回っていることを示した。

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