論文の概要: Trust Me, I'm Wrong: High-Certainty Hallucinations in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12964v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 15:46:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:02:40.190417
• Title: Trust Me, I'm Wrong: High-Certainty Hallucinations in LLMs
• Title（参考訳）: Trust Me, I'm never: High-Certainty Hallucinations in LLMs
• Authors: Adi Simhi, Itay Itzhak, Fazl Barez, Gabriel Stanovsky, Yonatan Belinkov,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)はしばしば、幻覚として知られる実世界の事実に根ざしていない出力を生成する。 モデルが正しい知識を持つ場合でも、高い確実性で幻覚できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.13670875211498
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) often generate outputs that lack grounding in real-world facts, a phenomenon known as hallucinations. Prior research has associated hallucinations with model uncertainty, leveraging this relationship for hallucination detection and mitigation. In this paper, we challenge the underlying assumption that all hallucinations are associated with uncertainty. Using knowledge detection and uncertainty measurement methods, we demonstrate that models can hallucinate with high certainty even when they have the correct knowledge. We further show that high-certainty hallucinations are consistent across models and datasets, distinctive enough to be singled out, and challenge existing mitigation methods. Our findings reveal an overlooked aspect of hallucinations, emphasizing the need to understand their origins and improve mitigation strategies to enhance LLM safety. The code is available at https://github.com/technion-cs-nlp/Trust_me_Im_wrong .
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)はしばしば、幻覚として知られる実世界の事実に根ざしていない出力を生成する。 以前の研究では、幻覚検出と緩和のためにこの関係を利用して、モデル不確実性に幻覚を関連付けていた。 本稿では,すべての幻覚が不確実性と関連しているという仮定に挑戦する。 知識検出法と不確実性測定法を用いて、モデルが正しい知識を持つ場合でも、高い確実性で幻覚できることを示す。 さらに、高確実性幻覚はモデルやデータセット間で一貫性があり、選択できるほど独特であり、既存の緩和手法に挑戦することを示す。 本研究は, LLMの安全性を高めるために, その起源を理解し, 緩和戦略を改善する必要性を強調し, 幻覚の見過ごされた側面を明らかにした。 コードはhttps://github.com/technion-cs-nlp/Trust_me_Im_wrongで公開されている。

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