自己確認GPTを使った言語モデルの幻覚問題への対処
SelfCheckGPTは、AI生成テキストのエラーを見つける新しい方法を提供してるよ。
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目次
大規模言語モデル（LLM）であるGPT-3やPaLMは、さまざまな質問やプロンプトに対して詳細でリアルなテキストを生成できるんだ。報告書の作成ツールやバーチャルアシスタント、情報の要約に使われてるけど、これらのモデルは時々間違った情報を作ったり、存在しない事実を「ハルシネート」したりすることがあって、人々の信頼を損なう可能性があるんだ。
ハルシネーションの問題
ハルシネーションは、モデルが自信満々に間違った発言をすることを指すよ。この問題は、これらのモデルが生成する情報の信頼性に対する懸念を引き起こすから重要なんだ。事実確認のための従来の方法は、モデルが使う特定のデータへのアクセスが必要だったり、外部データベースに依存したりするから、使うのが複雑になることがある。
SelfCheckGPTの紹介
この問題に対処するために、SelfCheckGPTを提案するよ。これは、外部データベースなしでLLMが生成したテキストの不正確さをチェックできるソリューションなんだ。SelfCheckGPTのアイデアはシンプルで、モデルが特定の概念をよく知っているなら、生成された応答は似ていて一貫した事実が含まれる可能性が高いんだ。もしモデルが間違った情報を出したら、応答はバラバラになって矛盾するよ。
SelfCheckGPTの仕組み
SelfCheckGPTは、同じプロンプトから生成された複数の応答を調べ、一貫性を探すんだ。事実かハルシネートされたものであるかをチェックするためにいくつかのテクニックを使うよ。
BERTScore: この方法は、文をサンプル応答の類似文と比較するんだ。サンプルの中で頻繁に現れる文は、たぶん事実だし、1回だけ現れる文は、たぶん間違ってる。
質問応答（QA）: このアプローチは、主文に基づいて選択肢を作成するんだ。回答システムが選択した回答が他のサンプルと一致するか確認するよ。一貫性があれば、その情報は真実である可能性が高い。
n-gramモデル: このモデルは、すべてのサンプルを使ってLLMの小さいバージョンを作成し、元の応答内のトークンの確率を予測するのに役立てるんだ。文が確率の高いトークンを含んでいると、事実と見なされるよ。
自然言語推論（NLI）: この方法は、主張が知られている情報から論理的に導かれるかをチェックするんだ。文が与えられた文脈に矛盾するか支持するかを評価することで、その正確性を判断するのを助けるよ。
プロンプティング: 最後に、モデルに文が文脈に支持されているかを評価するように促すことができるよ。「はい」か「いいえ」で答えるんだ。このアプローチがうまくいけば、事実確認にとって非常に効果的な方法になるよ。
データセットと評価
この研究では、GPT-3がWikiBioデータセットに基づいてテキストを作成したデータセットを使ったよ。Wikipediaの記事から238の記事を生成して、各文をその正確性に基づいて事実か非事実かにラベル付けしたんだ。
文を3つのカテゴリーに分類したよ：
- 重大な不正確: 文に完全に作り上げられた情報が含まれている。
- 軽微な不正確: 文にいくつかの間違った情報が含まれているが、トピックに関連している。
- 正確: 文が真実の情報を提供している。
これらのラベルを分析することで、SelfCheckGPTがどれだけ不正確さを特定するのに効果的かを評価できたよ。
SelfCheckGPTの性能
テストしたところ、SelfCheckGPTは文の不正確さを検出するのに非常に優れた性能を示したんだ。他のモデルの詳細情報にアクセスする方法よりも高い精度を持ってたよ。例えば、古い方法と比べて事実の文を特定するのにより良い結果を示したんだ。
応答の比較: SelfCheckGPTの応答を比較する能力は、不一致を捉えるのに役立ち、間違った発言を検出するのに強力なんだ。応答をサンプリングするアプローチは、精度の大幅な向上につながったよ。
プロキシLLM: LLMの簡易版を使って応答の確率を近似することで、結果が改善され、応答から得られる豊富な情報が事実のテキストを特定するのにポジティブな影響を与えることが示されたよ。
全体的な評価: SelfCheckGPTは、文とより大きなテキストパッセージの両方を分析するのに効果的であることが証明されたんだ。文レベルとパッセージレベルの評価の設計により、正確な発言と非正確な発言を信頼性を持って区別できることを示しているよ。
SelfCheckGPTの利点
SelfCheckGPTの主な利点は、外部データベースなしで動作できることなんだ。この「リソースゼロ」のアプローチは、ユーザーが確認データにアクセスできないさまざまなシナリオに適しているんだ。
さらに、ユーザーがモデルの応答のみを見ることができる設定でも効果的であることが示されているよ。この柔軟性は、これらの複雑なモデルが生成する情報の正確性を向上させるための有望な道を示している。
今後の方向性
このアプローチは良い結果を示しているけど、SelfCheckGPTをさらに改善する方法もあるよ：
より広いトピック範囲: 生成されたテキストの評価を動物や場所、物体などのより多くの概念に広げることで、その効果をより広く理解できるようになるよ。
詳細な事実評価: 文をより小さな事実に分解することで、正確性の詳細な評価ができるようになる。これにより、より大きな文の中の部分的な真実を特定できるんだ。
効率の改善: 一部の方法は計算重視なので、将来的には、これらのプロセスを効率的にすることに焦点を当てて、精度を犠牲にすることなく迅速な評価を可能にすることができるよ。
結論
この研究は、LLMが生成する非事実的なコンテンツを正確に特定することの重要性を強調しているよ。SelfCheckGPTは、生成されたテキストのハルシネーションを効果的に検出できるリソースゼロのソリューションとして際立っていて、ユーザーに情報を検証するための信頼できる方法を提供しているんだ。この有望な結果は、この分野でさらに探求と開発を進め、より広いアプリケーションのためにLLM出力の信頼性を高めることを目指しているよ。
タイトル: SelfCheckGPT: Zero-Resource Black-Box Hallucination Detection for Generative Large Language Models
概要: Generative Large Language Models (LLMs) such as GPT-3 are capable of generating highly fluent responses to a wide variety of user prompts. However, LLMs are known to hallucinate facts and make non-factual statements which can undermine trust in their output. Existing fact-checking approaches either require access to the output probability distribution (which may not be available for systems such as ChatGPT) or external databases that are interfaced via separate, often complex, modules. In this work, we propose "SelfCheckGPT", a simple sampling-based approach that can be used to fact-check the responses of black-box models in a zero-resource fashion, i.e. without an external database. SelfCheckGPT leverages the simple idea that if an LLM has knowledge of a given concept, sampled responses are likely to be similar and contain consistent facts. However, for hallucinated facts, stochastically sampled responses are likely to diverge and contradict one another. We investigate this approach by using GPT-3 to generate passages about individuals from the WikiBio dataset, and manually annotate the factuality of the generated passages. We demonstrate that SelfCheckGPT can: i) detect non-factual and factual sentences; and ii) rank passages in terms of factuality. We compare our approach to several baselines and show that our approach has considerably higher AUC-PR scores in sentence-level hallucination detection and higher correlation scores in passage-level factuality assessment compared to grey-box methods.
著者: Potsawee Manakul, Adian Liusie, Mark J. F. Gales
最終更新: 2023-10-11 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2303.08896
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2303.08896
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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