このAIの論文は、FELM：大規模な言語モデルの事実性評価のベンチマーキングを紹介します

「このAI論文は、FELM：大規模言語モデルの事実性評価のベンチマーキングを紹介します」

大型言語モデル（LLM）は驚異的な成功を収め、プロンプティングを通じて生成型AIにおけるパラダイムシフトをもたらしました。しかし、LLMに関連する課題の一つは、不正確な情報を生成したり内容を作り出したりする傾向があることであり、その広範な適用には重大な障害となっています。ChatGPTのような最新のLLMでさえ、この問題に対して脆弱性を示しています。

大型言語モデル（LLM）によって生成されたテキストの事実性の評価は、LLMの出力の信頼性を向上させ、ユーザーに潜在的なエラーを知らせることを目的とした重要な研究領域として浮上しています。しかし、事実性を評価する評価者は、自身の領域での進歩と発展を測定するために適切な評価ツールも必要としています。残念ながら、この研究の側面は比較的未開拓のままであり、事実性評価者にとって重大な課題を引き起こしています。

この研究の著者たちは、この課題に対応するために、Factuality Evaluation of Large Language Models（FELM）と呼ばれる基準を導入しています。上記の画像は、事実性評価システムの例を示しており、LLMからのテキストスパンを強調表示することができます。

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回答には事実の誤りがある場合には、その誤りを説明し、決定を正当化するための参照を提供することができます。この基準では、LLMによって生成された応答を収集し、事実性のラベルを細かく注釈付けすることが含まれています。

これまでの研究とは異なり、FELMでは主にWikipediaなどからの情報源としての世界の知識の事実性を評価することに焦点を当てていたのではなく、一般的な知識から数学的および推論に関連するコンテンツにわたる事実性の評価に重点を置いています。テキストの異なる部分を一つずつ見て理解し、間違いがある可能性のある箇所を特定します。さらに、これらの間違いにラベルを付け、どのような種類の間違いがあるのかを示し、テキストで述べられていることを証明または反証する他の情報へのリンクも提供します。

次に、彼らのテストでは、大型言語モデルを使用するさまざまなコンピュータプログラムがテキスト内のこれらの誤りをどれほどうまく見つけることができるかを確認します。通常のプログラムと、より良い考え方や誤りを見つけるための追加ツールで改良されたプログラムをテストします。これらの実験の結果からは、情報の検索機構が事実性評価を支援することができる一方で、現在のLLMは事実の誤りを正確に検出する能力にはまだ不足していることがわかります。

全体的には、このアプローチは事実性の評価における理解を深めるだけでなく、テキストにおける事実の誤りを特定するための異なる計算手法の効果に関する貴重な知見を提供し、言語モデルとその応用の信頼性向上への継続的な取り組みに貢献しています。

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