HILL: Identifying Hallucinations in Large Language Models

Conceitos essenciais

Large language models (LLMs) are prone to hallucinations, leading to errors and misinterpretations. HILL aims to identify and highlight these hallucinations, enabling users to handle LLM responses with caution.

Resumo

• Florian Leiser, Sven Eckhardt, Valentin Leuthe, Merlin Knaeble, Alexander Maedche, Gerhard Schwabe, and Ali Sunyaev collaborated on the development of HILL.
• The study proposes HILL as a solution to tackle overreliance on LLM responses by identifying hallucinations.
• The research involved a Wizard of Oz study to prioritize features for HILL's design.
• Prototypes were developed based on user feedback and evaluated through think-aloud sessions and interviews.
• The backend of HILL communicates with ChatGPT API for response generation and evaluation.
• An online survey with 17 participants assessed the usability of HILL compared to ChatGPT.
• Performance validation was conducted using SQuAD 2.0 dataset for answerable and unanswerable questions.

Estatísticas

HILL aims to correctly identify and highlight hallucinations in LLM responses which enables users to handle them with more caution.
HILL provides an easy-to-implement adaptation to existing LLMs.
The artifact is evaluated through an online survey with 17 participants.
Performance validation is conducted using SQuAD 2.0 dataset for answerable and unanswerable questions.
The overall confidence score of the initial response is calculated based on weighted aggregation of various scores provided by additional requests.

Citações

"Users tend to overrely on LLMs and corresponding hallucinations which can lead to misinterpretations and errors."
"HALLUCINATIONS are defined as text that is nonsensical, unfaithful, and undesirable."
"We propose an easy-to-implement adaptation to existing LLMs."

Principais Insights Extraídos De

HILL

by Florian Leis... às arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06710.pdf

Perguntas Mais Profundas

質問1

LLM（Large Language Models）における幻覚の識別がAIシステムの信頼性にどのような影響を与えるか？
幻覚は、非現実的で不忠実で望ましくないテキストを指します。これらの幻覚がユーザーに提示されると、AIシステム全体の信頼性が損なわれる可能性があります。ユーザーは、AIから得られた情報をそのまま信じてしまう傾向があるため、もし幻覚が含まれている場合、正確な情報と誤った情報を区別することが困難になります。したがって、幻覚の識別はAIシステム全体の信頼性向上に重要です。

質問2

リアルワールドアプリケーションにおけるLLM応答への過度依存削減の潜在的影響は何ですか？
LLM応答への過度依存削減はさまざまな現実世界アプリケーションに重要な影響を与えます。例えば、医療や法律分野では誤った情報への依存から生じる深刻な結果を回避することができます。また政治やビジネス分野では間違った意思決定や方針立案からくるリスク軽減も期待されます。さらに教育分野では正確な知識伝達や学習支援へ寄与します。

質問3

HILL のようなユーザー中心設計アーティファクトは信頼性高いAIシステム開発へどう貢献するか？
HILL のようなユーザー中心設計アーティファクトは、人々がAIシステムとインタラクトする際に自身で幻覚を見抜く能力を高めます。これにより利用者は正確で健全な情報源だけを信じ込み、誤った情報源から距離を置くことが可能です。この取り組みは利用者自身でも AI 応答内部エラー等異常値特定能力向上し、「盲目的」エラッタ行動防止効果も期待されます。