言語モデルにおける幻覚認識の調査

大規模言語モデル（LLM）であるChatGPTなどは、人間のようなテキストを理解したり生成したりするのに大きな進歩を遂げてきた。でも、これらのモデルには「ハルシネーション」と呼ばれる大きな問題がある。ハルシネーションは、これらのモデルが事実に基づかない、一貫性がない、または関連性がない情報を生成することがあるからで、しばしば誤ったり誤解を招く答えを作り出す。この研究は、LLMがハルシネーションを認識しているかどうか、またそのような状況にどう反応するかを調べる。

#研究の目的

この研究の主な目的は、LLMが応答を生成する際にハルシネーションをどれくらい意識しているかを調べることだ。正しい情報と誤った情報に対する反応の内部的な動作の違いを探りたい。これを理解することで、ハルシネーションを最小限に抑えるためのより良いモデルを設計するのに役立つ。

#実験フレームワークの理解

これを調べるために、正しい答えとハルシネーションや誤った答えの2種類の入力をLLMに提供するフレームワークを作った。両方の入力に対するモデルの隠れ状態を分析することで、どのように異なる反応をするかの洞察が得られる。これらの実験にはLLaMAファミリーのモデルを使用した。

#LLMの隠れ状態

隠れ状態は、モデルが入力を処理する際の内部的な表現だ。これには、モデルが入力を理解している情報や予測が保存されている。正しい答えとハルシネーションによる答えから生成された隠れ状態を比較することで、モデルがどのように2つを区別しているかを見て取れる。

#実験の実施

LLMに2つの入力を提供した：1つは正しい答えが付いた質問、もう1つは同じ質問だけど誤った答えが付いたもの。それに対して対応する隠れ状態を収集して分析した。この方法で、モデルの内部的な反応が受け取る答えの正確さによってどう変わるかを直接観察できる。

#使用したデータセット

主に2つのデータセット、TruthfulQAとHaluEvalを使用して実験を行った。どちらのデータセットも、1つの正しい答えと1つの誤った答えがペアになった質問を含んでいる。TruthfulQAは817サンプル、HaluEvalは別のデータセットであるHotpotQAから派生した10,000サンプルを持っている。

#テストしたモデル

実験では、LLaMAシリーズの3つの異なるLLMを使用し、特に7Bと13Bモデルを選んだ。この選択により、異なるモデルサイズ間でハルシネーションへの対処の違いが見られるかどうかを比較できる。

#主要な発見

#LLMはハルシネーションに気づいている

我々の発見は、LLMが正しい答えとハルシネーションによる答えを処理する際に異なる反応を示すことを示唆している。具体的には、正しい答えにより影響を受けているようで、これには違いを認識していることを暗示している。

#意識スコア

この意識を定量化するために、モデルが正しい答えとハルシネーションによる答えを処理したときの隠れ状態の違いに基づいて意識スコアを計算した。このスコアは、テストされたすべてのモデルで一貫して正の値で、モデルがハルシネーションについて何らかのレベルの意識を持っていることを示している。

#入力タイプの影響

モデルは、敵対的な質問に答えるときにより高い意識を示す傾向があることも観察した。これは、モデルが難しい質問に直面したときにより慎重で判別力があることを示している。

#不確実性と自信

興味深い点は、意識のレベルがモデルの応答における自信のレベルと関連していることだ。モデルの自信を高めるプロンプトはより正確な答えを導く可能性があり、自信を損なうプロンプトはハルシネーションを引き起こすかもしれない。

#外部知識の役割

実験の一環として、モデルがハルシネーションを減らせるかを確認するために、外部ソースからの関連情報を含めた。結果は、こうした知識を提供することで、モデルが正しい答えと誤った答えを区別する能力が大幅に向上することを示した。

#質問の重要性

我々は、モデルが正確な応答を生成するために最も重要な入力部分はどれかを分析した。結果は、質問自体がLLMを正しい答えへ導く重要な役割を果たしていることを示唆している。この直接的な情報がないと、モデルはハルシネーションを生成しやすくなる。

#モデルの中間層

我々の分析では、モデルのトランスフォーマーアーキテクチャの中間層がハルシネーションを特定するのにより効果的であることが分かった。これは、不正確さを検出するための最も価値のある情報がこれらの中間層にあることを示唆している。

#ハルシネーション軽減のケーススタディ

ハルシネーションを減らすことを目的とした特定の戦略を試すためにケーススタディを行った。応答生成中にアクセスする隠れ状態を調整することによって、モデルの出力を正しい答えに合わせる改善が観察された。

#制限事項の議論

我々の研究はLLMにおけるハルシネーションの理解に進展をもたらすが、限界もある。異なるハルシネーションのカテゴリを区別しなかったし、途中の層の隠れ状態を深く掘り下げることもしていない。また、より複雑なタスクやマルチモーダルな入力を考慮する余地もある。

#今後の方向性

我々の発見は、いくつかの領域での今後の研究を導くことができる。ハルシネーションをさらに減らすための洗練された方法の開発の可能性があり、さまざまなタイプの質問や入力がLLMの反応にどのように影響するかに注目することができる。プロンプト戦略の効果を探ったり、外部情報をより多く組み込むことも他の有望な道である。

#結論

この研究は、LLMがハルシネーションをどのように体験するか、そして正確な情報と不正確な情報をどのように区別するかに関する洞察を提供する。モデル内の隠れ状態を理解することで、ハルシネーションの発生をより良くナビゲートし軽減できるようになり、現実世界でのLLMの信頼性の高い応用につながる。