内部表現の視点から alERts のインコンテキストシャープネス

Core Concepts

大規模言語モデル（LLMs）の幻覚を理解し、エントロピーに基づく指標を提案して事実性を向上させる方法。

Abstract

大規模言語モデル（LLMs）は事実性に関する課題に直面しており、内部表現のメカニズムから幻覚を探求。正しい生成物は不正確なものと比較してより鋭いコンテキスト活性化を示すことが明らかになった。エントロピーに基づく指標を導入し、デコーディングプロセスに組み込んで事実性を向上させる方法を提案。Activation DecodingはTruthfulQAなどの質問応答タスクで効果的であり、真実度と情報量を考慮した最高スコアを達成。他の研究と比較しても優れたパフォーマンスが示されている。

Stats

正解率が8.6ポイント向上（TruthfulQA）
AUROCが0.76まで達成（True vs False Answers）

Quotes

"Correct generations tend to have sharper context activations in the hidden states of the in-context tokens."
"Our findings reveal that incorrect tokens generally exhibit higher entropy than correct ones."
"The entropy of true answers is consistently lower than false ones."

Key Insights Distilled From

In-Context Sharpness as Alerts

by Shiqi Chen,M... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01548.pdf

Deeper Inquiries

他の研究と組み合わせてパフォーマンスを向上させることは可能ですか？

はい、この手法は他の研究と組み合わせてパフォーマンスを向上させることが可能です。特に、既存の手法やベースラインアルゴリズムと統合することで、より効果的な結果を得ることができます。例えば、Dolaなどの既存の手法やITI（Inference-time Intervention）などの別のアプローチと組み合わせることで、互いに補完しあうエラー対処パターンを活用し、性能を最大化することが可能です。

この手法は外部知識が必要なエラーに対処できますか？

この手法は主にモデル関連の幻覚に対処するために設計されており、外部知識が必要なエラーやトレーニングデータ内の誤りまたは古い事実などへ直接対応することは難しい場合があります。具体的に言えば、「地面真理」知識（ground-truth knowledge）が通常隠れた形式で存在しており、これら情報を引き出す方法では様々な種類のエラー全てへ適用される普遍的信号見つけ出す難しさからくるものです。

この手法の効率性はどれくらいですか？

実際問題解決時では非常に高速である一方, ディクショナリサイズ32000次元分だけ前もって計算した値から直接確率分布調整します. 結果, 計算時間削減7.3%比較してDola, Greedy Decoding比較して23.4%増加します. 我々提案した方法ではGreedy Decodingより少し追加待ち時間発生しますが最良性能取得しました。そのためLLM真実性強化有望戦略示唆します。