大規模言語モデルによるハルシネーション検出方法が報告（NatureAsia）

from NatureAsia

今週、Natureに掲載される論文では、大規模言語モデル（LLM）によって生成された応答の意味の不確実性を測定し、ハルシネーションを検出する方法が報告される。LLMは人間の言語を読み取り、自然な言語を生成する人工知能システムであり、しかし、ハルシネーションが起こりやすい。

この論文では、Sebastian Farquharらが、LLMが生成するハルシネーションの程度を定量化し、作話などの不正確な応答を検出する方法を提案している。彼らの方法は、LLMの応答の表現の仕方や言語のニュアンスを考慮し、LLMが正確な内容を生成する可能性を評価する。彼らは、この方法を用いて伝記や様々なトピックに関する質問に対するLLMの回答において作話を検出することに成功した。

ただし、Karin Verspoorは、同時掲載のNews & Viewsで、この方法がLLMを用いてLLMを評価する点について懸念を示している。

しかし、Farquharらは、この方法がユーザーがLLMの応答に依存する際の注意点を理解し、より安心してLLMを使用できる可能性があると述べている。

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