エンティティ幻覚インデックスを用いた大規模言語モデルの微調整によるテキスト要約

我々は、エンティ幻覚指数(EHI)を報酬シグナルとして用い、テキスト要約におけるエンティティレベルの幻覚を減らす強化学習ベースの微調整アプローチを大規模言語モデルに提案します。会議の書き起こしに関する実験では、この手法がエンティティの忠実性と正確性を向上させることが示されています。