Core Concepts
大規模言語モデルの主要な限界の1つは幻覚のリスクであり、これは製品化の障壁となっている。パラメトリックメモリの更新遅れや、文脈依存型の幻覚など、この問題に取り組むための戦略とツールが必要とされている。
Abstract
本記事では、大規模言語モデル(LLM)における幻覚の問題について解説している。LLMは驚くべき能力を示しているものの、事実や提供された文脈から逸脱したコンテンツを生成する「幻覚」が大きな課題となっている。
モデルのパラメトリックメモリが古くなることが幻覚の一因となっている。最近のモデルでは文脈長が大幅に長くなり、より多くの文脈情報を入力できるようになったが、それでも時に幻覚が発生する。特に要約や文書ベースの質問応答を行う際に、この「文脈依存型の幻覚」が問題となる。
この問題に取り組むための手法の1つが、「Retrieval-Augmented Generation (RAG)」というパラダイムである。RAGでは、モデルに関連する情報を検索し、その情報を入力として使うことで、より正確な出力を生成することができる。
このように、LLMの信頼性向上には、パラメトリックメモリの更新、文脈情報の活用、RAGなどの手法を組み合わせた取り組みが必要とされている。
Stats
LLMは驚くべき能力を示しているが、事実や提供された文脈から逸脱したコンテンツを生成する「幻覚」が大きな課題となっている。
最近のモデルでは文脈長が大幅に長くなり、より多くの文脈情報を入力できるようになったが、それでも時に幻覚が発生する。
Quotes
「真実は薄く引き伸ばされるかもしれないが、決して壊れることはなく、常に嘘の上に浮かび上がる。水の上に浮かぶ油のように。」
ミゲル・デ・セルバンテス・サアベドラ『ドン・キホーテ』