論文の概要: Synthetic Fluency: Hallucinations, Confabulations, and the Creation of Irish Words in LLM-Generated Translations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07680v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 12:08:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:21:34.335117
• Title: Synthetic Fluency: Hallucinations, Confabulations, and the Creation of Irish Words in LLM-Generated Translations
• Title（参考訳）: 合成頻度:LLM翻訳におけるハロシン化, 衝突, アイルランド語の創出
• Authors: Sheila Castilho, Zoe Fitzsimmons, Claire Holton, Aoife Mc Donagh,
• Abstract要約: 本研究では,アイルランド語へのLarge Language Model(LLM)翻訳における幻覚について検討する。 我々はこれらの幻覚を動詞と名詞のカテゴリーに分類し、後者のうち6つのパターンを識別する。 以上の結果から, GPT-4.o と GPT-4.o Mini の両方が同様の幻覚を産生するのに対し, Mini モデルは高い周波数で生成することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study examines hallucinations in Large Language Model (LLM) translations into Irish, specifically focusing on instances where the models generate novel, non-existent words. We classify these hallucinations within verb and noun categories, identifying six distinct patterns among the latter. Additionally, we analyse whether these hallucinations adhere to Irish morphological rules and what linguistic tendencies they exhibit. Our findings show that while both GPT-4.o and GPT-4.o Mini produce similar types of hallucinations, the Mini model generates them at a significantly higher frequency. Beyond classification, the discussion raises speculative questions about the implications of these hallucinations for the Irish language. Rather than seeking definitive answers, we offer food for thought regarding the increasing use of LLMs and their potential role in shaping Irish vocabulary and linguistic evolution. We aim to prompt discussion on how such technologies might influence language over time, particularly in the context of low-resource, morphologically rich languages.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,アイルランド語へのLarge Language Model (LLM) 翻訳における幻覚について検討する。 我々はこれらの幻覚を動詞と名詞のカテゴリーに分類し、後者のうち6つのパターンを識別する。 さらに、これらの幻覚がアイルランドの形態学的規則に準拠するかどうか、そしてそれらが示す言語的傾向について分析する。 以上の結果より, GPT-4.o と GPT-4.o Mini の両方が同様の幻覚を産生するのに対し, Mini モデルは高い周波数で生成することがわかった。 分類以外にも、この議論はアイルランド語に対するこれらの幻覚の影響についての投機的な疑問を提起している。 決定的な答えを求めるのではなく、LLMの使用の増加とアイルランド語の語彙と言語進化を形作る役割について考えるための食料を提供する。 我々は,このような技術が言語にどのように影響するか,特に低リソースで形態学的に豊かな言語で議論することを目指している。

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