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대규모 언어 모델 기반의 제로 및 소량 학습 기반 환각 탐지 분류기: SemEval-2024 Task 6에서의 SHROOM-INDElab 참여
核心概念
대규모 언어 모델을 활용하여 제로 및 소량 학습 기반의 환각 탐지 분류기를 개발하였으며, 이를 SemEval-2024 Task 6에 적용하여 경쟁적인 성과를 달성하였다.
摘要
이 논문은 SemEval-2024 Task 6에 참여한 SHROOM-INDElab 팀의 접근 방식을 설명한다. 이들은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 환각 탐지를 위한 분류기를 개발하였다.
- 제로 및 소량 학습 접근법을 사용하였다. 제로 학습 단계에서는 작업, 역할, 개념 정의를 활용하여 LLM에게 직접 분류를 수행하도록 하였다. 소량 학습 단계에서는 제로 학습 단계에서 생성된 예시를 활용하여 분류기를 학습시켰다.
- 온도 샘플링과 다수결 투표를 통해 분류 결과와 환각 확률을 산출하였다.
- 예시 선택 시 분류 결과의 다양성과 일관성을 고려하는 방식을 사용하였다.
- 실험 결과, 제안 시스템은 모델 비인지 및 모델 인지 트랙에서 각각 4위와 6위의 성과를 달성하였다. 또한 사람 평가와의 일치도가 높은 것으로 나타났다.
- 추가 실험을 통해 하이퍼파라미터 및 구성 요소의 영향을 분석하였다. 특히 환각 개념 정의의 중요성이 확인되었다.
향후 연구에서는 이 접근법을 제로 및 소량 학습 기반 체인 사고 분류기의 자연어 추론 평가에 적용할 계획이다.
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arxiv.org
SHROOM-INDElab at SemEval-2024 Task 6
统计
대규모 언어 모델을 활용하여 환각 탐지 분류기를 구축하였다.
제로 학습 접근법이 소량 학습 접근법보다 더 나은 정확도를 보였다.
모델 비인지 트랙에서 4위, 모델 인지 트랙에서 6위의 성과를 달성하였다.
사람 평가와의 일치도(Spearman's ρ)는 0.697로 중간 수준 이상의 상관관계를 보였다.
引用
"Prompt engineering of large language models (LLMs) (Liu et al., 2023) has recently emerged as a viable approach to the automation of a wide range of natural language processing tasks."
"Recent work (Allen, 2023) has focused on the development of zero-shot chain-of-thought (Wei et al., 2022; Kojima et al., 2022) classifiers, where hallucination in generated rationales is a concern."
"The use of role play with LLMs is described by (Shanahan et al., 2023) and its use in the context of zero-shot reasoning is described in (Kong et al., 2023)."
更深入的查询
제로 및 소량 학습 접근법 외에 다른 방법론을 활용하여 환각 탐지 성능을 향상시킬 수 있는 방법은 무엇이 있을까?
환각 탐지 성능을 향상시키기 위해 다른 방법론으로는 감독 및 준감독 학습을 활용할 수 있습니다. 감독 학습은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 반면, 준감독 학습은 레이블이 없는 데이터와 레이블이 지정된 데이터를 모두 활용하여 모델을 학습시킵니다. 이를 통해 모델이 더 많은 데이터를 활용하고 더 정확한 판단을 내릴 수 있게 됩니다. 또한, 앙상블 학습이나 다양한 특성 추출 방법을 결합하여 모델의 성능을 향상시킬 수도 있습니다.
제로 및 소량 학습 접근법 외에 다른 방법론을 활용하여 환각 탐지 성능을 향상시킬 수 있는 방법은 무엇이 있을까?
환각 탐지 문제에서 사람 평가의 신뢰성 및 일관성 향상을 위한 방안은 먼저 사람 간의 평가 일관성을 높이기 위해 교육 및 가이드라인을 제공하는 것이 중요합니다. 평가자들 간의 이해도를 높이고 일관된 판단을 내릴 수 있도록 표준화된 평가 절차를 도입하는 것이 필요합니다. 또한, 평가자들 간의 의견을 종합하여 최종 결정을 내리는 방식을 도입하여 평가의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 이를 통해 사람 평가의 신뢰성과 일관성을 향상시킬 수 있습니다.
이 연구에서 제안한 접근법을 다른 자연어 처리 문제, 예를 들어 지식 그래프 평가 및 개선에 어떻게 적용할 수 있을까?
이 연구에서 제안된 접근법은 자연어 처리 문제뿐만 아니라 지식 그래프 평가 및 개선에도 적용할 수 있습니다. 지식 그래프에서는 정확한 정보 추출과 활용이 중요한데, 이를 위해 자연어 처리 모델을 활용하여 지식 그래프의 내용을 분석하고 평가할 수 있습니다. 또한, 제로-샷 및 소량-샷 학습을 통해 새로운 정보를 효과적으로 학습하고 지식 그래프의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 지식 그래프의 품질을 향상시키고 더 나은 지식 기반 시스템을 구축할 수 있습니다.
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