論文の概要: Valuable Hallucinations: Realizable Non-realistic Propositions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11113v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 12:59:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:12:57.212552
• Title: Valuable Hallucinations: Realizable Non-realistic Propositions
• Title（参考訳）: 有意義な幻覚:実現可能な非現実的命題
• Authors: Qiucheng Chen, Bo Wang,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における価値幻覚の形式的定義について紹介する。 本稿では,Qwen2.5モデルとHaluQAデータセットを用いて,幻覚の制御と最適化を促進させるReActを用いて実験を行った。 以上の結果より, ReAct 刺激による幻覚の減少と, 有意義な幻覚の割合の増加が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.451326684641447
• License:
• Abstract: This paper introduces the first formal definition of valuable hallucinations in large language models (LLMs),addressing a gap in the existing literature.We provide a systematic definition and analysis of hallucination value,proposing methods for enhancing the value of hallucinations.In contrast to previous works,which often treat hallucinations as a broad flaw,we focus on the potential value that certain types of hallucinations can offer in specific contexts.Hallucinations in LLMs generally refer to the generation of unfaithful, fabricated,inconsistent,or nonsensical content.Rather than viewing all hallucinations negatively,this paper gives formal representations and manual judgments of "valuable hallucinations" and explores how realizable non-realistic propositions-ideas that are not currently true but could be achievable under certain conditions-can have constructive value.We present experiments using the Qwen2.5 model and HalluQA dataset, employing ReAct prompting (which involves reasoning, confidence assessment, and answer verification) to control and optimize hallucinations. Our findings show that ReAct prompting results in a reduction in overall hallucinations and an increase in the proportion of valuable hallucinations.These results demonstrate that systematically controlling hallucinations can improve their usefulness without compromising factual reliability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大型言語モデル (LLMs) における有意義な幻覚の形式的定義を紹介するとともに,既存の文献のギャップを補うとともに,幻覚値の体系的定義と分析,幻覚値の付加方法を提供する。幻覚を広義の欠陥として扱う従来の研究とは対照的に,特定の種類の幻覚が特定の文脈で提供できる可能性に焦点をあてる。 以上の結果から,ReActによる幻覚の促進効果は,全体の幻覚の減少と,意義ある幻覚の割合の増大をもたらすことが示唆され,これらの結果は,幻覚を体系的に制御することで,事実の信頼性を損なうことなく,その有用性を向上できることを示した。

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