論文の概要: Investigating Hallucination in Conversations for Low Resource Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22720v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 14:39:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.260013
• Title: Investigating Hallucination in Conversations for Low Resource Languages
• Title（参考訳）: 低資源言語会話における幻覚の検討
• Authors: Amit Das, Md. Najib Hasan, Souvika Sarkar, Zheng Zhang, Fatemeh Jamshidi, Tathagata Bhattacharya, Nilanjana Raychawdhury, Dongji Feng, Vinija Jain, Aman Chadha,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、人間の文章によく似たテキストを生成するのに顕著な習熟性を示している。 一般に「幻覚」と呼ばれる、事実的に誤った主張をしばしば生み出す。 本研究は,Hindi,Farsi,Mandarinの3言語における会話データに拡張する。 マンダリンでは LLM の幻覚反応は極めて少ないが, ヒンディー語やファルシ語では幻覚反応が著しく多いことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.439114994667614
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable proficiency in generating text that closely resemble human writing. However, they often generate factually incorrect statements, a problem typically referred to as 'hallucination'. Addressing hallucination is crucial for enhancing the reliability and effectiveness of LLMs. While much research has focused on hallucinations in English, our study extends this investigation to conversational data in three languages: Hindi, Farsi, and Mandarin. We offer a comprehensive analysis of a dataset to examine both factual and linguistic errors in these languages for GPT-3.5, GPT-4o, Llama-3.1, Gemma-2.0, DeepSeek-R1 and Qwen-3. We found that LLMs produce very few hallucinated responses in Mandarin but generate a significantly higher number of hallucinations in Hindi and Farsi.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、人間の文章によく似たテキストを生成するのに顕著な習熟性を示した。 しかし、それらはしばしば「幻覚」と呼ばれる問題である事実的に誤った文を生成する。 LLMの信頼性と有効性を高めるためには,幻覚への対処が重要である。 多くの研究が英語の幻覚に焦点を当てているが、この調査はヒンディー語、ファージ語、マンダリン語という3つの言語での会話データにまで拡張されている。 GPT-3.5, GPT-4o, Llama-3.1, Gemma-2.0, DeepSeek-R1, Qwen-3 の各言語における事実的および言語的誤りを総合的に分析する。 マンダリンでは LLM の幻覚反応は極めて少ないが, ヒンディー語やファルシ語では幻覚反応が著しく多いことが判明した。

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