大規模言語モデルにおける「ハルシネーション」の予測と回避

Core Concepts

HalluciBot は、大規模言語モデルに与えられた質問に対して、ハルシネーション（虚偽の出力）が発生する確率を事前に予測することができる。これにより、ユーザーは質問を修正したり取り消したりすることができ、無駄な計算を避けることができる。

Abstract

本研究では、HalluciBot と呼ばれる新しいモデルを提案している。HalluciBot は、大規模言語モデルに与えられた質問に対して、ハルシネーションが発生する確率を事前に予測することができる。
HalluciBot の訓練プロセスは以下の通り:

369,837 の質問を n=5 回変形し、合計 2,219,022 の変形質問を生成する。
各変形質問に対して n+1=6 個の独立したLLMエージェントが出力を生成する。
モンテカルロシミュレーションを行い、各元の質問に対するハルシネーション率を推定する。
推定されたハルシネーション率に基づいて、バイナリ分類器とマルチクラス分類器を訓練する。

HalluciBot は、バイナリ分類で73%、トップ3のマルチクラス分類で73%の精度を達成した。これにより、ユーザーはハルシネーションが発生する可能性の高い質問を事前に識別し、修正することができる。また、HalluciBottは抽出型、選択型、生成型の3つのシナリオに対応しており、文脈情報の有無によってハルシネーションの発生率が異なることを示している。

Stats

369,837 個の質問に対して、2,219,022 個の出力を生成した。
抽出型シナリオでは、正解率が91.0%、一致率が75.3%と高かった。
選択型シナリオでは、正解率が76.8%、一致率が61.9%であった。
生成型シナリオでは、正解率が53.9%、一致率が69.1%と低かった。

Quotes

"HalluciBot は、大規模言語モデルに与えられた質問に対して、ハルシネーションが発生する確率を事前に予測することができる。"
"HalluciBot の訓練プロセスは、モンテカルロシミュレーションを用いて、質問の変形バリエーションに対する出力を生成し、ハルシネーション率を推定する。"
"HalluciBot は、バイナリ分類で73%、トップ3のマルチクラス分類で73%の精度を達成した。"

Key Insights Distilled From

HalluciBot: Is There No Such Thing as a Bad Question?

by William Wats... at arxiv.org 04-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.12535.pdf

Deeper Inquiries

質問1

変形バリエーションを生成する際に、より自然な変形を得るためには、以下のアプローチが有効です。

意味の保持: 変形が元のクエリと同じ意味を持つようにすることが重要です。意味が保持されている変形は、より自然であり、モデルの性能向上につながります。
文法の遵守: 変形が文法的に正しいことを確認することも重要です。文法エラーが少ない変形は、自然な表現を生成するのに役立ちます。
多様性の導入: 変形が互いに異なるようにすることで、モデルがさまざまなパターンを学習しやすくなります。異なる視点からの変形を導入することで、より自然な変形が生成される可能性が高まります。

質問2

HalluciBot の性能を向上させるために、以下のデータ拡張や学習手法が有効であると考えられます。

データ拡張: より多くの異なるクエリやシナリオを使用してモデルをトレーニングすることで、汎用性を向上させることが重要です。さまざまなデータを使用することで、モデルはより幅広い状況に対応できるようになります。
アンサンブル学習: 複数のモデルを組み合わせて学習させることで、モデルの性能を向上させることができます。異なるモデルの組み合わせによって、よりロバストな性能を実現できます。
転移学習: 他のタスクや言語においても有効な学習手法を導入することで、HalluciBot の汎用性を高めることができます。適切な転移学習手法を適用することで、新しいタスクや言語にも適応できるモデルを構築することが可能です。

質問3

HalluciBot のアプローチは、他のタスクや言語にも応用可能です。

他のタスクへの応用: HalluciBot のアプローチは、質問応答以外のタスクにも適用できます。例えば、文章生成や要約などのタスクにおいても、モデルの信頼性や自然さを向上させるために利用できます。
他の言語への応用: HalluciBot のアプローチは言語に依存しないため、他の言語にも適用可能です。異なる言語においても、同様の手法を使用して、モデルの性能を向上させることができます。言語の違いによる影響を最小限に抑えつつ、モデルの汎用性を高めることができます。