大規模言語モデル（LLM）によるハルシネーションの研究（AASJ）

from AASJ

大規模言語モデル（LLM）が登場してから、私は地球の歴史に関する講義を提供するようになりました。これらの講義では、生命誕生後の地球を理解するための鍵として、「アルゴリズムと情報」が重要であることを教えています。また、オックスフォード大学からの論文では、LLMで発生するハルシネーションを検出する方法についての研究が行われ、semantic entropy計算法が開発されました。

この方法は、文章全体を解析するのではなく、文章が示す意味を抽出してその正確性を調べるものです。これにより、ハルシネーションの有無を判断することが可能となり、他の方法よりも高い性能を示しています。これにより、ハルシネーションを減らすための自動フィードバックシステムが確立される可能性があります。

言語は物性のない情報であり、未来や宗教などの世界を作り出すことができるという点で重要です。ハルシネーションには、確信を持った間違いと学習不足による間違いがありますが、人間を作ってきたのは後者だと考えられます。LLMから生まれるハルシネーションを調べることは、興味深いと言えます。

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