核心概念
言語モデルが生成する長文には、自信を持って間違った主張をすることがあり、これは利用者の意思決定を損なう可能性がある。言語的な校正を行うことで、言語モデルが自信度を表現できるようになり、利用者の意思決定を改善できる。
要約
本論文では、言語モデルが生成する長文の言語的な校正について提案している。
- 言語モデルが生成する長文には、自信を持って間違った主張をすることがあり、これは利用者の意思決定を損なう可能性がある。
- 言語的な校正とは、言語モデルが生成する長文に自信度を表現することで、利用者が適切な意思決定ができるようにすることである。
- 提案手法では、言語モデルの長文生成を、利用者の意思決定に基づいて校正する。具体的には、言語モデルが生成した長文から利用者が予測する確率分布を最適化することで、言語モデルの長文生成を校正する。
- 実験の結果、提案手法は強力な基準モデルと比較して、精度を維持しつつ予測の校正性を大幅に改善することができることを示した。
- さらに、提案手法は質問応答タスクだけでなく、伝記生成タスクにおいても良好な一般化性を示した。
統計
言語モデルが生成する長文には、自信を持って間違った主張をする可能性がある。
言語的な校正を行うことで、言語モデルが自信度を表現できるようになり、利用者の意思決定を改善できる。
提案手法では、言語モデルの長文生成を、利用者の意思決定に基づいて校正する。
引用
"言語モデルが生成する長文には、自信を持って間違った主張をすることがあり、これは利用者の意思決定を損なう可能性がある。"
"言語的な校正とは、言語モデルが生成する長文に自信度を表現することで、利用者が適切な意思決定ができるようにすることである。"
"提案手法では、言語モデルの長文生成を、利用者の意思決定に基づいて校正する。"