- 大規模言語モデル（LLMs）は、トランスフォーマーモデルと呼ばれるニューラルネットワークに基づいて構築されており、決定論的ではない結果を出力する。
- LLMsの幻覚は、過学習に関連する課題の一部に帰因され、訓練データの特異性に合わせて情報を幻覚することがある。
- LLMsの幻覚は技術的な課題だけでなく、倫理的な領域にも及び、誤情報の拡散などの懸念を引き起こす。
- 幻覚の問題に対処するためには、LLMsの可追跡性を向上させる取り組みや責任措置が必要である。
- LLMsの進化する風景を航行する際には、幻覚のより深い理解がより透明で責任ある人工知能システムの構築に道を開く。
この記事では、大規模言語モデル（LLMs）における幻覚現象について述べられています。LLMsはトランスフォーマーモデルに基づいており、結果が決定論的ではないため、幻覚が生じる可能性があります。過学習による特異性への適合や倫理的な懸念が幻覚につながることが説明されています。幻覚問題への対処には、LLMsの追跡可能性向上や責任措置の実施が必要であり、より透明で責任ある人工知能システムの構築が重要であると強調されています。
元記事: https://kpmg.com/ie/en/home/insights/2024/06/why-ai-hallucinate-facts-figures-art-int-rd.html