AIが予測しすぎるとき：大規模言語モデルにおけるハルシネーションの理解

生成AIは流暢なテキストを生成できますが、時には情報を捏造することがあり、これは「ハルシネーション」と呼ばれる現象です。これは、モデルが学習中に得たパターンに基づいて、最も可能性の高い単語の並びを予測するためであり、意味や真実を理解しているわけではありません。ハルシネーションは、小さな仮定が蓄積し、文法的な正しさを保ちながら、テキストが事実の正確さから逸脱することによって発生します。人間も、知識のギャップをもっともらしい情報で埋めますが、これは言語モデルの動作と似ており、規模が大きくなっています。ハルシネーションは、不完全なデータ準備、曖昧なクエリ、またはフィードバックメカニズムのバイアスに起因する可能性があります。検索拡張生成（RAG）は、テキストを生成する前にモデルを現実世界のデータに根拠づけることで、ハルシネーションを減らす技術です。RAGは、データベースから関連情報を検索し、それをモデルのプロンプトに組み込むことを含みます。プロンプト設計と出力検証は、ハルシネーションを軽減し、AIの信頼性を確保するために不可欠です。AIの有用性は、完璧を目指すのではなく、その失敗の可能性について透明性を保つことにあります。今後の開発は、AIシステムの信頼性を向上させるために、ガードレール、グラウンディングレイヤー、およびフィードバックループの作成に焦点を当てます。