Context Matter: Data-Efficient Augmentation of Large Language Models for Scientific Applications

要約

この論文では、GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) に固有の課題、特に、複雑な質問に答える任務を負った場合の幻覚、論理的誤り、誤った結論の傾向について調査します。
LLM は、一貫性があり意味的に厳密な方法で誤った回答を提示する能力があるため、事実の不正確さの検出はさらに複雑になります。
この問題は、専門知識が必要な分野で特に顕著です。
私たちの取り組みはこれらの課題を掘り下げ、そのようなエラーの理解と軽減を強化することを目的としており、それによって科学およびその他の特殊な領域における LLM の精度と信頼性の向上に貢献します。
私たちの調査結果では、コンテキストの関連性と回答の測定された品質との間に非線形の関係があることが明らかになりました。
さらに、正しいキャリブレーションを行えば、採点手順を自動化できることも実証しました。この発見は、LLM を少なくともある程度は、自身のパフォーマンスの品質を自己検査するために使用できることを示唆しています。
最後に、この研究で説明されている技術の概念実証と見なすことができる実験プラットフォームについて説明します。

要約(オリジナル)

In this paper, we explore the challenges inherent to Large Language Models (LLMs) like GPT-4, particularly their propensity for hallucinations, logic mistakes, and incorrect conclusions when tasked with answering complex questions. The capacity of LLMs to present erroneous answers in a coherent and semantically rigorous manner further complicates the detection of factual inaccuracies. This issue is especially pronounced in fields that require specialized expertise. Our work delves into these challenges, aiming to enhance the understanding and mitigation of such errors, thereby contributing to the improvement of LLM accuracy and reliability in scientific and other specialized domains. Our findings reveal a non-linear relationship between the context’s relevancy and the answers’ measured quality. In addition, we demonstrate that with the correct calibration, it is possible to automate the grading procedure — a finding suggesting that, at least to some degree, the LLMs can be used to self-examine the quality of their own performance. Finally, we describe an experimental platform that can be seen as a proof-of-concept of the techniques described in this work.

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