本論文では、大規模言語モデル(LLM)の出力に含まれるホーリュシネーションを検出するための手法「MetaCheckGPT」を提案している。ホーリュシネーションとは、入力や目的の出力と関係のない情報が含まれる出力のことを指す。
提案手法の概要は以下の通り:
具体的な手順は以下の通り:
提案手法は、機械翻訳、パラフレーズ生成、定義モデリングの3つのタスクにおいて、最高スコアを記録した。また、GPT-4などの大規模言語モデルの限界についても分析を行っている。
今後の課題としては、マルチリンガルデータセットの活用、より解釈可能な手法の開発、人間のフィードバックを取り入れた強化学習などが挙げられる。
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by Rahul Mehta,... lúc arxiv.org 04-11-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.06948.pdfYêu cầu sâu hơn