False Premise Hallucination: Understanding and Mitigating Model Hallucinations
Core Concepts
Large language models suffer from false premise hallucinations due to the presence of specific attention heads, leading to inaccurate responses to false premise questions.
Abstract
大規模言語モデル(LLMs)は幻覚の問題に苦しんでおり、特に偽の前提注意ヘッドの存在が、偽の前提質問に対する不正確な応答を引き起こしている。この研究では、偽の前提幻覚の内部機能メカニズムを明らかにし、FAITH(False premise Attention head constraIning for miTigating Hallucinations)という新しい方法を提案しています。この手法は、特定の注意ヘッドを特定し、これらの注意ヘッドを制約して幻覚を軽減します。実験結果は、他の基準と比較して我々の手法が効果的であることを示し、偽の前提注意ヘッドがモデル幻覚に貢献していることを確認します。
Whispers that Shake Foundations
Stats
25% of questions on Reddit contain false premises.
Llama-2-13b accuracy drops from 100% to 24.3% on false premise questions.
Constraining 1% of attention heads increases model performance by nearly 20%.
Quotes
"Large language models often generate texts that deviate from factual knowledge sources, known as hallucination."
"False premise hallucination introduces a more intricate scenario where LLMs generate hallucinated texts even when factual knowledge is stored in their parameters."
"Our method FAITH effectively mitigates false premise hallucinations by constraining specific attention heads during the inference process."
How might understanding the internal workings of LLMs in relation to hallucinations contribute to advancements in artificial intelligence research
LLM(Large Language Models)内部動作と幻覚現象という関連から得られた理解は、人工知能研究の進歩へ貢献する可能性があります。具体的には、「FAITH」という新しい方法論や他のアプローチから得られた知見を活用して、次世代AIシステムおよび自然言語処理技術向上へつなげることできます。また、「FAITH」メソッドから学んだ制約付きアテンションヘッド制御手法等もAIエージェントや対話システム向け改善策開発時参考材料として利用され得ます。
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Table of Content
False Premise Hallucination: Understanding and Mitigating Model Hallucinations
Whispers that Shake Foundations
How can the findings on false premise hallucination impact the development of future large language models
What potential ethical implications arise from the use of large language models with false premise hallucinations
How might understanding the internal workings of LLMs in relation to hallucinations contribute to advancements in artificial intelligence research