- DoLa: Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models [79.0]
大型言語モデル(LLM)は幻覚を起こす傾向があり、事前訓練中に見られる事実から逸脱した内容を生成する。 事前学習したLLMによる幻覚を低減するための簡単な復号法を提案する。 コントラスティング・レイヤ(DoLa)アプローチによるこのデコーディングは,事実知識をよりよく提示し,誤った事実の生成を減らすことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Sep 2023 17:45:31 GMT) - Hallucinationを低減させる手法の提案。「By emphasizing the knowledge from higher layers and downplaying the lower or intermediate layer knowledge, we can potentially make LMs more factual and consequently reduce hallucinations. 」とのこと。とても興味深い。
- リポジトリはGitHub – voidism/DoLa: Official implementation for the paper “DoLa: Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models”