論文の概要: KSHSeek: Data-Driven Approaches to Mitigating and Detecting Knowledge-Shortcut Hallucinations in Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19482v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 09:18:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:50:13.222362
• Title: KSHSeek: Data-Driven Approaches to Mitigating and Detecting Knowledge-Shortcut Hallucinations in Generative Models
• Title（参考訳）: KSHSeek: ジェネレーティブモデルにおける知識ショートカット幻覚の緩和と検出のためのデータ駆動アプローチ
• Authors: Zhiwei Wang, Zhongxin Liu, Ying Li, Hongyu Sun, Meng Xu, Yuqing Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の開発に大きく進歩している。 モデル幻覚は、複雑な原因のため、自然言語生成(NLG)タスクにおいて依然として大きな課題である。 この研究は、生成モデルにおける特定の幻覚の問題を緩和し、実世界のアプリケーションにおけるその堅牢性と信頼性を高めるための新しいパラダイムを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.435794516702256
• License:
• Abstract: The emergence of large language models (LLMs) has significantly advanced the development of natural language processing (NLP), especially in text generation tasks like question answering. However, model hallucinations remain a major challenge in natural language generation (NLG) tasks due to their complex causes. We systematically expand on the causes of factual hallucinations from the perspective of knowledge shortcuts, analyzing hallucinations arising from correct and defect-free data and demonstrating that knowledge-shortcut hallucinations are prevalent in generative models. To mitigate this issue, we propose a high similarity pruning algorithm at the data preprocessing level to reduce spurious correlations in the data. Additionally, we design a specific detection method for knowledge-shortcut hallucinations to evaluate the effectiveness of our mitigation strategy. Experimental results show that our approach effectively reduces knowledge-shortcut hallucinations, particularly in fine-tuning tasks, without negatively impacting model performance in question answering. This work introduces a new paradigm for mitigating specific hallucination issues in generative models, enhancing their robustness and reliability in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現は、特に質問応答のようなテキスト生成タスクにおいて、自然言語処理(NLP)の開発を著しく進歩させてきた。 しかし、モデル幻覚は複雑な原因のため、自然言語生成(NLG)タスクにおいて依然として大きな課題である。 我々は,知識ショートカットの観点から,事実の幻覚の原因を体系的に拡張し,正確かつ欠陥のないデータから生じる幻覚を分析し,生成モデルにおいて知識ショートカット幻覚が一般的であることを示す。 この問題を軽減するために,データ前処理レベルでの類似性の高いプルーニングアルゴリズムを提案する。 さらに,本手法の有効性を評価するために,知識ショートカット幻覚の特定検出手法を設計する。 実験結果から,質問応答におけるモデル性能に悪影響を及ぼすことなく,特に微調整作業において,知識ショートカットの幻覚を効果的に低減できることが示唆された。 この研究は、生成モデルにおける特定の幻覚の問題を緩和し、実世界のアプリケーションにおけるその堅牢性と信頼性を高めるための新しいパラダイムを導入する。

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