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大規模言語モデルにおける幻覚の表現と分類のためのオントロジー「HALO」


核心的な概念
大規模言語モデルにおける幻覚の様々なタイプを体系的に表現し、分類するためのオントロジー「HALO」を提案する。
要約
本論文では、大規模言語モデル(LLM)における幻覚の表現と分類のためのオントロジー「HALO」を提案している。 まず、LLMにおける幻覚の主要なカテゴリーとサブカテゴリーを定義した。これには、事実性の幻覚(事実の不整合、事実の捏造)と忠実性の幻覚(命令の不整合、文脈の不整合、論理の不整合)が含まれる。 次に、HALOのアーキテクチャを2つのモジュール(幻覚モジュールとメタデータモジュール)で構成し、オントロジーの設計と開発プロセスを説明した。幻覚モジュールでは、定義した幻覚カテゴリーをクラス階層で表現し、メタデータモジュールでは、幻覚インスタンスの実験的なメタデータを表現する。 さらに、HALOの技術仕様と公開について述べた。オントロジーは公開ライセンスの下で公開されており、相互運用性、検索性、論理的正確性、文書化などの観点から設計されている。 最後に、実際の幻覚データセットを用いてHALOの有用性を評価した。一連の能力要件質問(CQ)をSPARQLクエリとして定式化し、HALOを使って正しく回答できることを示した。これにより、HALOが大規模言語モデルの幻覚を体系的に表現し、分析するのに有用であることが確認された。
統計
ChatGPTは40%の幻覚率を示した。 BARDは62.5%の幻覚率を示した。 Claudeは40%の幻覚率を示した。
引用
"LLMsは、相対的に単純な問題でも誤った推論や'幻覚'を引き起こすことがある。" "幻覚の問題は、特に一般の人々がChatGPTのようなモデルを使い始めたことで重要になってきている。" "幻覚を表現するための標準的な用語集や体系がこれまで欠けていた。"

から抽出された重要な洞察

by Navapat Nana... arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.05209.pdf
HALO

深い調査

大規模言語モデルの進化に伴い、新しいタイプの幻覚が発見される可能性はあるか?

大規模言語モデル(LLMs)の進化は、新しいタイプの幻覚が発見される可能性を高めています。過去の研究からもわかるように、LLMsは複雑な深層学習システムであり、その複雑さが新しい問題、特に幻覚という独自の問題を引き起こす可能性があります。これらのモデルが人間の言語生成や理解においてますます高度な成果を上げる一方で、その複雑さが幻覚という独自の問題を引き起こす可能性もあります。LLMsがさらに強力になるにつれて、私たちがまだ観察していない方法で幻覚を起こす可能性があるため、これらのモデルをより詳しく研究することが重要です。

幻覚の検出と軽減のための技術的アプローチにはどのようなものがあるか?

幻覚の検出と軽減のための技術的アプローチにはいくつかの方法があります。例えば、低信頼度の生成を検証することで幻覚を検出し、軽減する方法があります。また、形式的な方法を使用してLLMsの幻覚を検出し、修正するアプローチもあります。さらに、外部の知識ベースを活用して幻覚を検出し、修正する方法も効果的です。これらのアプローチは、LLMsが生成する情報を厳密に検証し、幻覚を特定して修正するために重要な役割を果たします。

幻覚の根本原因は何か?人工知能の倫理的な側面との関係はあるか?

幻覚の根本原因は、LLMsが入力や文脈を誤って解釈することに起因することがあります。つまり、LLMsが与えられた情報や指示を正しく理解できず、誤った情報や回答を生成することが幻覚の原因となります。人工知能の倫理的な側面との関係では、幻覚は情報の誤解や誤解釈に基づいて発生する可能性があります。したがって、倫理的な観点からは、幻覚を検出し、修正することが重要です。また、幻覚が情報の正確性や信頼性に影響を与える可能性があるため、倫理的な観点からも幻覚の理解と対処が重要です。
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