言語モデルの評価:GraphEvalアプローチ
言語モデルの出力の精度を評価する新しい方法。
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目次
大規模言語モデル(LLM)は、その幅広い応用で注目を集めてるけど、「ハルシネーション」っていう問題があるんだ。これは、良さそうな返答を作るけど、それが真実じゃないってこと。この論文では、GraphEvalっていうシステムを使って、これらの返答の正確性をチェックする新しい方法について話してるよ。
評価の必要性
LLMがますます複雑になるにつれて、それらの出力を評価する方法を見つけることが重要になってきてる。今ある方法は、LLMが正しい情報を出してるかを確認するのがうまくいかないことが多いかも。決定の説明が不十分だったり、返答の一部を見逃したり、遅くてコストがかかることもある。GraphEvalは、情報を構造化した形で表現するために知識グラフ(KG)を使うことで、不正確さをよりよく検出できるようにしてるんだ。
GraphEvalって何?
GraphEvalは、LLMの出力のどこでハルシネーションが起きてるのかを示すように作られてる。出力をKGにマッピングすることで、どの情報が間違ってるかを特定できるんだ。これは、以前の方法が返答が正しいかどうかの一般的なアイデアしか提供できなかったのとは違う。GraphEvalを使うことで、問題のある具体的な部分を示すことができるよ。
GraphEvalとNLIモデルの組み合わせ
GraphEvalを自然言語推論(NLI)モデルと一緒に使うことで、不正確さの検出が改善されるんだ。この方法は全体の返答をチェックするだけでなく、個々の情報の部分にも焦点を当てるから、ハルシネーションを測るテストの正確性が向上するんだ。
GraphCorrectでハルシネーションを修正
不正確さを検出するだけじゃなくて、GraphEvalはGraphCorrectっていう方法を通じてそれを修正するのにも役立つんだ。返答のどの部分が間違ってる可能性があるかを特定して、他の部分をそのままにして適切な修正を提案するんだよ。
評価の課題
言語の評価は複雑なんだ。BLEUやROUGEのような以前の方法は一般的な類似性に焦点を当てていて、事実の正確性をチェックするのが難しかった。新しい方法は文の関係を理解することに焦点を当て始めたけど、多くは重要な詳細を見逃してる。LLMの登場で、これらのモデル自体を使って出力を評価することに興味が集まってるんだ。
知識グラフの構築プロセス
KGを作るにはいくつかのステップがあるよ:
- エンティティ検出: テキストの中の重要なエンティティを見つけてリストアップする。
- コアフェレンス解決: 異なる用語が同じエンティティを指しているときにそれを特定する。
- 関係抽出: これらのエンティティがどのように関連しているのかを決定する。
GraphEvalは、これらのプロセスを組み合わせてKGを構築するシンプルなアプローチを使ってるんだ。
ハルシネーション検出プロセス
GraphEvalを使ったハルシネーション検出は、以下のステップを含むよ:
- KG作成: LLMの返答を入力してKGを作る。
- 評価: KG内の各情報が文脈に対してチェックされて不正確さを特定する。
この体系的なチェックがどこでハルシネーションが起きているのかを特定するのに役立つんだ。
実験的評価
私たちの実験では、GraphEvalのパフォーマンスをテストするためにいくつかのベンチマークを使用したよ。これには、要約タスクや事実の正確性をチェックするSummEval、QAGS-C、QAGS-Xが含まれていた。結果は、GraphEvalが検出率を向上させ、不正確さに関する詳細なレポートを提供したことを示してる。
ハルシネーション修正プロセス
GraphCorrectは、まずハルシネーションを含んでいる可能性が高いトリプルを特定して、その後、提供された文脈に基づいて修正するんだ。この方法は、間違っている可能性が高い部分だけが修正されるから、全体のメッセージがクリアに保たれるんだよ。
結論
GraphEvalは、LLMの返答を評価して修正する新しい方法を提供するんだ。情報の構造化された表現のためにKGを使うことで、不正確さを効果的に強調し、必要な修正を助けるんだ。このフレームワークは、LLM評価の分野におけるさらなる研究と開発にとって価値があるよ。KGを構築する技術が向上するにつれて、GraphEvalのパフォーマンスも向上して、LLMを安全かつ効果的に扱える能力が高まるんだ。
タイトル: GraphEval: A Knowledge-Graph Based LLM Hallucination Evaluation Framework
概要: Methods to evaluate Large Language Model (LLM) responses and detect inconsistencies, also known as hallucinations, with respect to the provided knowledge, are becoming increasingly important for LLM applications. Current metrics fall short in their ability to provide explainable decisions, systematically check all pieces of information in the response, and are often too computationally expensive to be used in practice. We present GraphEval: a hallucination evaluation framework based on representing information in Knowledge Graph (KG) structures. Our method identifies the specific triples in the KG that are prone to hallucinations and hence provides more insight into where in the response a hallucination has occurred, if at all, than previous methods. Furthermore, using our approach in conjunction with state-of-the-art natural language inference (NLI) models leads to an improvement in balanced accuracy on various hallucination benchmarks, compared to using the raw NLI models. Lastly, we explore the use of GraphEval for hallucination correction by leveraging the structure of the KG, a method we name GraphCorrect, and demonstrate that the majority of hallucinations can indeed be rectified.
著者: Hannah Sansford, Nicholas Richardson, Hermina Petric Maretic, Juba Nait Saada
最終更新: 2024-07-15 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2407.10793
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2407.10793
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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