要約:
- 大規模言語モデル（LLM）内の不確実性定量のドメインを探索し、クエリに対する不確実性が重要なシナリオを特定。
- エピステモロジックとアリアトリックの不確実性の両方を包括。
- 幻覚を検出するためのいくつかの方法があり、各方法にはそれぞれの制限がある。
- 提案されたアプローチは、反復プロンプティングを使用して、特定のクエリに対するLLMからの複数の応答の組み合わせ分布を作成する。
- 相互情報量（MI）を測定することでエピステモロジック不確実性を定量化。
- このMIメトリクスに基づく幻覚検出アルゴリズムも議論され、伝統的なエントロピーに基づくアプローチと比較して優れた性能を示す。
考察：
この研究は、LLM内の不確実性を区別することで重要な進展を示しており、提案された反復プロンプティングと相互情報ベースのメトリクスは、LLMの信頼度についてより微妙な理解を提供し、幻覚の検出を向上させ、総合的な応答の正確さを向上させている。このアプローチは既存の方法の重要な制限に対処し、LLMの実世界応用に対する実用的かつ効果的な解決策を提供しています。