Core Concepts
Das Erklären von faktischen Fehlern in LLM-Antworten und anschließende Überarbeitung führt zu einer Verbesserung der Genauigkeit.
Abstract
In dieser Studie wird eine Methode namens RE-EX vorgestellt, die darauf abzielt, faktische Fehler in von Großsprachmodellen (LLMs) generierten Texten zu erkennen und zu korrigieren. RE-EX besteht aus drei Schritten:
Evidenzsammlung: Zunächst werden mithilfe externer Werkzeuge Unterfragen zum Ausgangstext generiert und die dazugehörigen Antworten aus externen Quellen abgerufen. Diese Frage-Antwort-Paare dienen als Evidenz für mögliche faktische Fehler.
Fehlererklärung: Im nächsten Schritt wird das LLM angewiesen, die in der Ausgangsantwort enthaltenen faktischen Fehler basierend auf den gesammelten Evidenzen zu erklären.
Überarbeitung: Abschließend wird das LLM aufgefordert, die Ausgangsantwort unter Verwendung der zuvor erstellten Fehlererklärungen zu überarbeiten.
Im Vergleich zu bestehenden Methoden wie FacTool, CoVE und RARR erzielt RE-EX bessere Ergebnisse bei der Erkennung und Korrektur von faktischen Fehlern, bei gleichzeitig geringerem Zeitaufwand und Tokenverbrauch. Die Zwischenschritte der Fehlererklärung erweisen sich dabei als entscheidend für die Verbesserung der Leistung.
Stats
Die Vereinigten Staaten haben 93 betriebene kommerzielle Reaktoren in 54 Kernkraftwerken.
Das wertvollste NFT, das je verkauft wurde, ist ein digitales Kunstwerk namens "The Merge" von dem Künstler Pak, das im Dezember 2021 für 91,8 Millionen US-Dollar auf der NFT-Plattform Nifty Gateway verkauft wurde.
Quotes
"Stattdessen verwenden wir einen neuartigen Erklärungsschritt, den wir als Fehlererklärungsschritt bezeichnen."
"RE-EX genießt eine höhere Genauigkeit bei der Erkennung und Überarbeitung von faktischen Fehlern bei gleichzeitig geringerem Kosten- und Zeitaufwand."