要約:
- 大規模言語モデル（LLMs）は偽の前提問題（FPQs）に惑わされやすく、事実の知識に誤りをもたらすことが示されている。
- 既存の脆弱性を評価するベンチマークは主に手動構築に依存しており、規模が限られており拡張性に欠けている。
- 本研究では、知識グラフ（KGs）に基づくFPQsを作成する自動化されたスケーラブルなパイプラインを紹介。
- 提案手法に基づいて、3つの知識ドメインで約178kのFPQを含む包括的なベンチマーク、KG-FPQを提供。
- KG-FPQを使用して、複数の代表的なLLMsについて広範な評価を実施し、貴重な洞察を提供。
考察:
LLMsがFPQsに惑わされる問題を解決するための知識グラフに基づく手法は非常に興味深い。自動化されたパイプラインにより、規模の大きなデータセットを効率的に作成できる点が特に注目される。KG-FPQの提供により、LLMsの性能向上や脆弱性の理解を進めるための重要な一歩となる可能性がある。
元記事: https://medium.com/%40monocosmo77/research-on-hallucinations-in-llms-part6-5752eb715d82