論文の概要: Anchored Confabulation: Partial Evidence Non-Monotonically Amplifies Confident Hallucination in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25931v1
• Date: Thu, 02 Apr 2026 02:13:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 02:32:14.229548
• Title: Anchored Confabulation: Partial Evidence Non-Monotonically Amplifies Confident Hallucination in LLMs
• Title（参考訳）: アンコレッド・コラボレーション: 部分的証拠を非単調に増幅し, LLMにおける信頼の幻覚を増幅する
• Abstract要約: 大型言語モデルの既知特性を同定する。 完全な証拠が取り除かれる前に、自信と怒りの度合いを増す。 パラメトリック幻覚信頼(Parametric Hallucination Confidence,PHC)としてコミットし、6行のエビデンスで確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We identify a previously unknown calibration property of large language models: providing one confirmed intermediate fact toward a multi-step reasoning chain increases the model's confident-wrong-answer rate before full evidence eliminates it. We call this anchored confabulation: a partial anchor commits the model to confident parametric completion of remaining reasoning steps. We formalize it as Parametric Hallucination Confidence (PHC) and establish it across six lines of evidence including a causal injection experiment (PHC 0.613 to 0.656 to 0.595 to 0.536, N=160) and capability scaling across five model families (Spearman rho=0.900, p=0.037). The Anchoring Threshold Law k*(n)=floor(n/3) predicts PHC amplification by hop depth with four confirmed predictions. Applied to RAG routing, a LearnedRouter exploiting PHC closes 81.1% of the oracle performance gap (macro F1=0.426, p<1e-6) on 1,800 queries across four benchmarks with no model fine-tuning and 50x fewer labels than prior RL-based work. An epistemic humility prompt reduces the PHC spike by -0.118; explicit self-rating (PHC=0.684, p<0.001) outperforms lexical confidence as a routing signal.
• Abstract（参考訳）: 多段階推論チェーンに対して確認された中間事実1つを提供することで、完全な証拠が排除される前に、モデルの自信-怒り-回答率を増大させる。 部分的なアンカーは、残りの推論ステップのパラメトリックな完了を確信するようにモデルをコミットします。 われわれはこれをParametric Hallucination Confidence (PHC) として定式化し, 因果注入実験 (PHC 0.613 to 0.656 to 0.595 to 0.536, N=160) と5種類のモデルファミリー(Spearman rho=0.900, p=0.037) を含む6行のエビデンス(PHC 0.613 to 0.656 to 0.595 to 0.536, N=160)で定式化する。 The Anchoring Threshold Law k*(n)=floor(n/3) predicts PHC amplification by hop depth with four confirmed predictions。 RAGルーティングに適用すると、LeartedRouterがPHCを利用すると、4つのベンチマークにまたがる1,800のクエリにおけるオラクルのパフォーマンスギャップ(macro F1=0.426, p<1e-6)の81.1%を閉じる。 てんかんの謙虚さは、PHCのスパイクを-0.118減少させ、明示的な自己上昇(PHC=0.684, p<0.001)は経路信号として語彙的信頼を上回る。

関連論文リスト

• Accurate Ensembles, Fragile Narratives: Multi-Scale Stacking and a Fidelity Audit of LLM-Generated Explanations for Credit Risk [0.0]
  クレジットスコアリングは、決定ロジックをパラメータから読み取ることができないモデルに依存している。 共通する提案は、言語モデルとのギャップを埋める: 特徴属性を計算し、それらを LLM に渡し、合理的に記述させる。 このようなシステムをエンド・ツー・エンドに構築し、約束の後半が成立するかどうかをテストします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-08T13:22:14Z)
• Mapping CVEs to MITRE ATT&CK Techniques: A Curated Gold-Set Classifier and the Limits of LLM-Assisted Label Expansion [46.262619407930266]
  我々は、専門家のMITRE Center for Threat-Informed Defense mappingsから1,207 CVEのキュレートされた金のデータセットにマルチラベル分類器をトレーニングする。 その結果得られたモデルは、ゼロショットの埋め込み類似性のベースラインと比較して、おおよそdoubles recall@5である。 次に,LLMによるラベリングが金のデータセットを拡張できるかどうかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-28T10:59:04Z)
• Calibrated Alzheimer's Conversion Risk in Mild Cognitive Impairment: Persistent Homology of Clinical Trajectories with Conformal Guarantees [0.0]
  軽度の認知障害からアルツハイマー病への転換を予測することは、臨床試験とケア計画の中心である。 既存のモデルは個々のレベルの不確実性評価を提供しておらず、透明な漏洩監査を含むことは滅多にない。 本研究は, 持続的ホモロジーの経時的臨床軌道点雲への応用について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-20T00:00:17Z)
• CaliDist: Calibrating Large Language Models via Behavioral Robustness to Distraction [51.56484100374058]
  既存のLLM(Large Language Models)のキャリブレーション手法は、しばしば信頼性の重要な次元、すなわちモデルの振舞いの堅牢性を見落としている。 我々は,モデルが注意をそらす可能性を直接測定し,罰する,新しいポストホックキャリブレーション手法であるtextscCaliDistを紹介した。 textscCaliDistは、強いベースラインと比較して、期待の低いエラー(ECE)とBrier Scoreを一貫して達成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-04T07:27:53Z)
• Automated Proving of Shannon-Type Entropy Inequalities via Fine-Tuned Language Models and Guided Tree Search [50.16356451328644]
  シャノン型エントロピーの不等式を証明することは情報理論の基本的な課題である。 我々は,原子実証のステップを微調整した小規模大規模言語モデルがこのプロセスを自動化することができるか検討する。 GPT-5.5は0ショットプロンプトで1.7%のサンプルを解き、Psitipは33.3%のサンプルを解いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-04T05:43:12Z)
• Let the Results Speak: A Replication-First Paradigm for LLM Behavioral Benchmarking [22.825786049667602]
  本稿では,1つのヒト・ラタのコンセンサスに有効性を確保するために,複製第一パラダイムを提案する。 楽器を4つの特性で認証する - Kランの信頼性、アーキテクチャ的に異なる審査員間のクロスインストラクトレプリケーション、以前のトレーニングコホートからの審査員による歴史的フットプリントキャリブレーション、事前登録された予測。 本研究は, 自己発達型データ駆動による情緒的伴奏で, 次元は事前に決められず, 手順は9次元に安定化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-27T03:41:11Z)
• The Metacognitive Probe: Five Behavioural Calibration Diagnostics for LLMs [0.0]
  メタ認知プローブ(Metacognitive Probe)は、探索的な5タスク、15スロットの診断である。 LLMの信頼性動作を5つの行動特異的な次元に分解する。 N=69人に対して評価される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-11T00:55:31Z)
• Tracing Uncertainty in Language Model "Reasoning" [46.61902399979181]
  言語モデル(LM)は、一般的にChain-of-Thoughtまたはテストタイムスケーリングと呼ばれ、しばしばベンチマークのパフォーマンスを改善する。 本研究では,LMが生成する中間トークン列である「推論」トレースを進化的モデル状態として扱うことにより,これらのダイナミクスを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-08T14:16:37Z)
• ReFlect: An Effective Harness System for Complex Long-Horizon LLM Reasoning [5.523132953818281]
  本稿では,LLM推論のためのシステムであるReFlectについて述べる。 6つの推論領域にまたがる制御された実験により、100個の監査された反射ブロックのうち90個の問題にフラグを付けない、プロンプトレベルの自己批判が公式テンプレートを生成することが示された。 我々のReFlectハーネスは, GPT-4o-miniで41%, Claude Sonnet 4.5で56%のタスク成功率を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-07T06:29:34Z)
• Predictive Entropy Links Calibration and Paraphrase Sensitivity in Medical Vision-Language Models [2.064612766965483]
  我々は,MedGemma 4BITの分布MIMIC CXRと外分布PadChest chest X ray データセットの5つの不確実性定量化手法を示し,LLaVA RAD7Bのクロスアーキテクチャ検証を行った。 うまく校正された単一モデル法では、一方のフォワードパスからの予測エントロピーは、メドジェマのAUROC 0.711、LLaVARAD p 10 4の0.878、信頼できないと敏感な予測の両方を1つのエントロピーしきい値でフラグ付けることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-10T04:18:47Z)
• How Independent are Large Language Models? A Statistical Framework for Auditing Behavioral Entanglement and Reweighting Verifier Ensembles [46.63622714488747]
  共有事前学習データ、蒸留、アライメントパイプラインは、隠れた振る舞い依存、潜伏絡みを誘導することができる。 実際には、これは相関した推論パターンと同期された障害として現れます。 ブラックボックス言語モデル間の行動絡みを監査するための統計的枠組みを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-08T23:32:06Z)
• The Alignment Tax: Response Homogenization in Aligned LLMs and Its Implications for Uncertainty Estimation [1.8345614451086532]
  RLHF 対応言語モデルは TruthfulQA 上で応答均質化を示す。 40-79%の質問は、10のi.i.d.サンプルに対して単一のセマンティッククラスタを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-25T09:35:15Z)
• LongCat-Flash-Prover: Advancing Native Formal Reasoning via Agentic Tool-Integrated Reinforcement Learning [46.294745464571456]
  LongCat-Flash-Proverはエージェントツール統合推論のためのオープンソースのMoEモデルである。 これは、自己形式化と定理証明の両方において、オープンウェイトモデルのための新しい最先端状態を設定する。 MiniF2F-Testのパスレートは97.1%で、72の推論予算しか使用していない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-22T05:16:09Z)
• BadCLIP++: Stealthy and Persistent Backdoors in Multimodal Contrastive Learning [73.46118996284888]
  マルチモーダル・コントラスト学習モデルに対するバックドア攻撃の研究は、ステルスネスと永続性という2つの大きな課題に直面している。 両課題に対処する統合フレームワークであるBadCLIP++を提案する。 ステルスネスのために,タスク関連領域付近に知覚不可能なパターンを埋め込むセマンティックフュージョンQRマイクロトリガーを導入する。 持続性については、半径縮小とセントロイドアライメントによるトリガ埋め込みを安定化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-19T08:31:16Z)
• Information Fidelity in Tool-Using LLM Agents: A Martingale Analysis of the Model Context Protocol [69.11739400975445]
  モデルコンテキストプロトコル(MCP)エージェントにおけるエラー蓄積を解析するための最初の理論的枠組みを紹介する。 累積歪みが線形成長と高確率偏差を$O(sqrtT)$で表すことを示す。 主な発見は、意味重み付けは歪みを80%減らし、周期的再接地は、エラー制御の約9ステップごとに十分である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-10T21:08:53Z)
• Detecting AI Hallucinations in Finance: An Information-Theoretic Method Cuts Hallucination Rate by 92% [4.693270291878929]
  大規模言語モデル(LLMs)は、流動的だがサポートされていない答え、幻覚を生み出す。 ECLIPSEは,モデルの意味エントロピーと利用可能な証拠の容量とのミスマッチとして幻覚を扱うフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-02T05:25:48Z)
• Causal Understanding by LLMs: The Role of Uncertainty [43.87879175532034]
  近年の論文では、LLMは因果関係分類においてほぼランダムな精度を達成している。 因果的事例への事前曝露が因果的理解を改善するか否かを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-24T13:06:35Z)
• ObjexMT: Objective Extraction and Metacognitive Calibration for LLM-as-a-Judge under Multi-Turn Jailbreaks [12.396822247035578]
  目的抽出とメタ認知のためのベンチマークであるexMTを提案する。 マルチターン書き起こしが与えられた場合、モデルは1文ベース目標と自己報告された自信を出力しなければならない。 正確性は金の目標と類似性によって評価され、300の校正項目で1度閾値付けされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-23T03:32:04Z)
• Llamas Know What GPTs Don't Show: Surrogate Models for Confidence Estimation [70.27452774899189]
  大規模言語モデル(LLM)は、ユーザを誤解させるのではなく、不正な例に対して低い信頼を示さなければならない。 2023年11月現在、最先端のLLMはこれらの確率へのアクセスを提供していない。 言語的信頼度と代理モデル確率を構成する最良の方法は、12データセットすべてに対して最先端の信頼度推定を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T11:27:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。