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Think More, Hallucinate Less: Mitigating Hallucinations via Dual Process of Fast and Slow Thinking
この論文は、大規模言語モデルの幻覚問題を軽減するために、速い思考と遅い思考の二重過程を利用した新しいフレームワーク「HaluSearch」を提案しています。
HaluSearchは、ツリー探索アルゴリズムを用いた段階的な推論プロセスを導入することで、大規模言語モデルの生成における幻覚問題を効果的に軽減し、信頼性の高い応答を実現する点が特徴です。
論文：https://arxiv.org/abs/2501.01306
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。
概要
大規模言語モデル（LLMs）は卓越した能力を示しますが、依然として幻覚の問題に直面しています。典型的なテキスト生成アプローチは、自発的な推論なしに自己回帰的生成を採用しており、これがしばしば信頼性のない事実的に不正確な応答を引き起こします。本論文では、推論中のLLMsの幻覚を軽減するために、明示的なスロース思考生成プロセスを可能にするツリー探索ベースのアルゴリズム（例：MCTS）を組み込んだ新しいフレームワークであるHaluSearchを提案します。
具体的には、HaluSearchはテキスト生成を段階的な推論プロセスとして位置付け、各生成ステップをスコアリングする自己評価報酬モデルを使用して、最も信頼性の高い生成経路に向けてツリー探索を導き、LLMsの内部知識を最大限に活用します。効率と品質のバランスを取るために、認知科学の二重過程理論に触発された階層的思考システムスイッチメカニズムを導入し、質問の複雑さや推論の状態に応じて、インスタンスレベルとステップレベルの両方で迅速な思考モードと遅い思考モードを動的に切り替えます。私たちは英語と中国語のデータセットで広範な実験を行い、結果は私たちのアプローチがベースラインアプローチを大幅に上回ることを示しています。
1. はじめに
1.1 背景
本論文では、大規模言語モデル（LLMs）が示す優れた性能の一方で存在する「幻覚」問題に焦点を当てています。この問題は、モデルが信頼性のない応答や事実に基づかない生成を行うもので、従来の自動回帰生成手法では意図的な推論が行われないため、しばしば発生します。
1.2 提案手法
本研究では、HaluSearchという新しいフレームワークを提案します。これは、ツリー探索アルゴリズム（例：モンテカルロ木探索）を取り入れ、推論中のLLMsの幻覚を軽減するための明示的な「遅い思考」生成プロセスを可能にします。
2. HaluSearchフレームワーク
2.1 生成プロセス
HaluSearchは、テキスト生成を段階的な推論プロセスとして扱います。各生成ステップでは、自己評価報酬モデルを用いて生成されたテキストにスコアを付け、最も信頼性のある生成経路を導く木探索を促進します。これにより、LLMsの内部知識を最大限に活用することができます。
2.2 階層的思考システム
このフレームワークには、認知科学における二重過程理論に触発された階層的思考システムスイッチメカニズムが導入されています。このメカニズムは、迅速な思考と遅延した思考モードを動的に切り替えることができ、質問の複雑さや推論状態に応じた適応が可能です。これにより、効率と質のバランスが取れた推論が実現されます。
3. 実験と結果
3.1 実験設定
本研究では、英語と中国語のデータセットを使用して広範な実験を行いました。提案手法の効果を評価するため、HaluSearchの性能をベースライン手法と比較しました。
3.2 評価指標と結果
実験は、生成されたテキストの信頼性と正確性を評価するためのさまざまな指標に基づいて行われました。結果として、HaluSearchを導入することでハルシネーションの発生率が低下し、より一貫性のある応答が得られることが示されました。
4. 結論
本研究は、LLMsの幻覚問題を軽減するための新しいアプローチを提供しました。HaluSearchフレームワークは、段階的な推論と二重過程理論に基づく思考メカニズムを組み合わせることで、より効率的で信頼性の高いテキスト生成を実現します。今後の研究では、さらなる改良や他の応用への展開が期待されます。