Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

Attention-guided Self-reflection for Zero-shot Hallucination Detection in Large Language Models

Created by
  • Haebom

作者

Qiang Liu, Xinlong Chen, Yue Ding, Bowen Song, Weiqiang Wang, Shu Wu, Liang Wang

概要

この論文は、大規模言語モデル（LLM）の効果的な適用を妨げる幻覚問題を解決するための新しいアプローチであるAGSER（Attention-Guided SElf-Reflection）を提案します。 AGSERは、アテンション寄与を活用して入力質問をアテンション集中質問と非集中質問に分類し、各質問に対してLLMを別々に処理して、生成された応答と元の答えとの一貫性スコアを計算します。 2つの一貫性スコアの違いは、サイケデリックな測定値として使用されます。 AGSERは、サイケデリック検出効率だけでなくLLMを3回だけ通過し、2セットのトークンのみを使用して計算オーバーヘッドを大幅に削減します。 4つの広く使用されているLLMと3つのサイケデリックベンチマークを使用した広範な実験により、提案された方法は従来の方法よりもサイケデリック検出性能がはるかに優れていることを示しています。

Takeaways、Limitations

•
Takeaways：
◦
アテンションメカニズムを利用してサイケデリック検出性能を改善する新しい方法を提示
◦
従来の方法より低い計算コストで高いサイケデリック検出性能を達成
◦
様々なLLMとベンチマークで効果を検証。
•
Limitations：
◦
提案された方法の一般化性能に関するさらなる研究の必要性
◦
特定のタイプの幻覚のパフォーマンスが低下する可能性があります。
◦
実際のアプリケーション環境でのパフォーマンス評価が必要です。
👍
Made with Slashpage