要約:
- 大規模言語モデルは、虚偽の回答を自信を持って提供することがあり、これは誤りを犯すときと区別がつかない。
- オックスフォード大学の研究者たちは、LLMが誤りを提供しているときを判別する比較的簡単な方法を見つけ、ほとんどの代替事実はconfabulationの産物であると述べている。
- 研究はconfabulationsに焦点を当て、訓練データが誤りである場合などを除外している。
- 研究者は、意味エントロピーに焦点を当て、LLMが提供する統計的に可能な回答を評価し、それらが意味的に等価であるかどうかを判断する。
考察:
大規模言語モデルが誤った回答を提供する理由やその特徴について、オックスフォード大学の研究者の成果は興味深い。彼らが提案する意味エントロピーの概念は、誤った回答を防ぎつつ正しい回答を導き出す上で有用な手法であると感じる。