- 大規模言語モデル（LLMs）は、入力に基づいて意味を推論し、整合性のあるテキストを生成できる
- LLMsはtransformerモデルと呼ばれるニューラルネットワーク上に構築されており、出力は不確定性を持つ
- LLMsの幻覚現象（hallucination）は、過学習に関連しており、学習データの特異性に合わせて情報を作成する可能性がある
- LLMsの幻覚は、誤情報の拡散などの倫理的な懸念を引き起こす可能性がある
- 幻覚の問題に対処するために、LLMsの参照性を向上させる取り組みや、責任措置の実施が必要
LLMsの幻覚は技術的な課題にとどまらず、倫理的な問題にも影響を及ぼす可能性があります。これらのシステムが医療から金融までのさまざまな分野の意思決定プロセスで重要な役割を果たすようになるにつれ、誤情報の拡散が懸念されます。
元記事: https://kpmg.com/ie/en/home/insights/2024/06/why-ai-hallucinate-facts-figures-art-int-rd.html