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DecoPrompt : Decoding Prompts Reduces Hallucinations when Large Language Models Meet False Premises
この論文は、誤った前提に基づくプロンプトが大規模言語モデルの幻覚生成を引き起こす問題に対処するための新しいプロンプト手法「DecoPrompt」を提案し、その効果を実証したものです。
論文：https://arxiv.org/abs/2411.07457
以下は、LLMを用いてこの論文の内容を要約したものになります。
要約
この論文「DecoPrompt : Decoding Prompts Reduces Hallucinations when Large Language Models Meet False Premises」では、大規模言語モデル（LLMs）が事実とは異なる出力を生成する現象、いわゆる「幻覚」に関する問題に焦点を当てています。著者たちは、誤った前提に基づく質問に対しても、モデルが必要な事実を持っているにもかかわらず誤った出力を生成する点を指摘しています。そこで、誤った前提のプロンプトのエントロピーが幻覚生成の可能性に関連していることに着目し、DecoPromptという新しいプロンプティングアルゴリズムを提案します。このアルゴリズムは、LLMsを用いて誤った前提を「解読」することで、実際には幻覚出力を引き出さずに問題を軽減します。実験結果から、DecoPromptはさまざまなLLMsの出力において幻覚を効果的に軽減できることが示されています。
DecoPromptは、誤った前提からの幻覚出力を抑えるために、モデルが持つ事実知識を活用してプロンプトを解読する新しいアプローチを提供し、異なる大規模言語モデルにおいても効果的な結果を示しています。
1. はじめに
1.1 研究の背景
近年、大規模言語モデル（LLMs）は、その強力な生成能力が注目されていますが、事実に基づかない出力、いわゆる「ハルシネーション」の問題も指摘されています。本研究では、特に誤った前提に基づいて生成される誤った出力に焦点を当てています。LLMsは正確な知識を持ちながらも、誤った情報に影響を受けてしまうことがあります。
1.2 研究の目的
本研究の目的は、誤った前提から生じるハルシネーションを軽減する新しいプロンプト手法「DecoPrompt」を提案することです。DecoPromptは、プロンプトのエントロピーとハルシネーションの発生可能性の関連性に基づいています。
2. DecoPromptの提案
2.1 DecoPromptの原理
DecoPromptは、LLMsを用いて誤った前提のプロンプトを「デコード」する手法です。このアプローチにより、モデルは誤った前提から直接出力を生成するのではなく、正確な知識を引き出すことを目指します。これにより、ハルシネーションの発生を抑えます。
2.2 アルゴリズムの詳細
DecoPromptは、プロンプトのエントロピーを評価することで、誤った前提がハルシネーションを引き起こしやすいかどうかを事前に判断し、モデルの出力を最適化します。この手法により、誤った情報に基づく出力を回避できることが期待されます。
3. 実験と結果
3.1 実験設定
本研究では、二つの異なるデータセットを用いてDecoPromptの効果を検証しました。データセットには、誤った前提が含まれ、さまざまなLLMsに対して実験が行われました。
3.2 結果
実験の結果、DecoPromptを使用することで、LLMsから生成される出力におけるハルシネーションの頻度が有意に減少しました。また、DecoPromptは異なるモデル間での転送可能性も確認され、大規模なLLMsやモデルロジットが利用できないシナリオでも適用可能であることが示されました。
4. 結論
本研究は、LLMsが誤った前提に基づくハルシネーションを生成する問題に対処するための新たなアプローチを提供しました。DecoPromptは、エントロピーに基づく手法を用いることで、ハルシネーションの軽減を効果的に実現することができることを示しました。今後の研究では、さらに多様なデータセットやシナリオへの適用可能性について探求していく予定です。
付録
本研究における追加データや実験詳細については、付録で提供されています。付録には、使用したデータセットの具体的な説明や、実験のために設計されたプロンプトの例が含まれており、他の研究者による再現性を促進することを目指しています。