An Audit on the Perspectives and Challenges of Hallucinations in NLP
作者: Pranav Narayanan Venkit, Tatiana Chakravorti, Vipul Gupta, Heidi Biggs, Mukund Srinath, Koustava Goswami, Sarah Rajtmajer, Shomir Wilson
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-04-11 (更新: 2024-09-14)
💡 一句话要点
审计NLP领域中幻觉现象的定义与挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 幻觉现象 自然语言处理 大型语言模型 文献审计 从业者调查 定义框架 社会影响
📋 核心要点
- 现有文献对NLP中幻觉现象的定义不一致，导致研究和应用中的混淆与挑战。
- 通过对文献的审计和从业者的调查，论文提出了明确的定义和框架以界定幻觉现象。
- 调查结果揭示了幻觉对社会的影响，强调了在NLP研究中需要关注的关键问题。
📝 摘要（中文）
本文审计了大型语言模型（LLMs）中幻觉现象在同行评审文献中的表征，通过对103篇NLP研究文献的批判性审查，发现该领域对“幻觉”一词缺乏一致性定义。此外，我们还对171名NLP和AI领域的从业者进行了调查，以捕捉对幻觉的不同看法。我们的分析呼吁在NLP中明确幻觉的定义和框架，强调潜在挑战，并通过调查结果提供了对幻觉在社会中影响的主题理解。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决NLP领域中对“幻觉”一词缺乏一致性定义的问题。现有方法未能有效识别和分类幻觉现象，导致研究和应用中的混淆。
核心思路：论文通过系统审计文献和从业者调查，提出了明确的定义和框架，以便更好地理解和应对幻觉现象。这样的设计旨在促进NLP领域的共识和进一步研究。
技术框架：整体架构包括文献审计和从业者调查两个主要模块。文献审计部分分析了103篇相关研究，调查部分则收集了171名从业者的观点。
关键创新：最重要的创新点在于通过综合文献和从业者的视角，提出了幻觉的多维度定义和框架。这与现有方法的单一视角形成了鲜明对比。
关键设计：在调查设计中，采用了定量与定性相结合的方法，确保了数据的全面性与代表性。调查问卷涵盖了幻觉的不同方面，确保从业者的观点能够全面反映该现象的复杂性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，调查中171名从业者对幻觉的看法存在显著差异，强调了对幻觉现象的多维度理解的重要性。这一发现为NLP研究提供了新的视角，推动了对幻觉现象的深入探讨。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、人工智能伦理和社会影响评估。通过明确幻觉现象的定义和框架，研究为开发更可靠的语言模型提供了理论基础，有助于减少幻觉对社会的负面影响。
📄 摘要（原文）
We audit how hallucination in large language models (LLMs) is characterized in peer-reviewed literature, using a critical examination of 103 publications across NLP research. Through the examination of the literature, we identify a lack of agreement with the term `hallucination' in the field of NLP. Additionally, to compliment our audit, we conduct a survey with 171 practitioners from the field of NLP and AI to capture varying perspectives on hallucination. Our analysis calls for the necessity of explicit definitions and frameworks outlining hallucination within NLP, highlighting potential challenges, and our survey inputs provide a thematic understanding of the influence and ramifications of hallucination in society.