要約:
- 大規模言語モデル（LLM）はしばしば誤った回答を自信を持って提供し、その根拠が不明瞭であることが世界中で知られている。
- オックスフォード大学の研究者は、LLMがconfabulation（でたらめな回答）をしているかどうかを簡単に判断する方法を見つけ、代替事実の多くはconfabulationの結果であることを示す証拠を発展させた。
- 研究では、confabulationとは「LLMが間違っていて恣意的な主張を自然に行うこと」であり、これを特定することが重要である。
- 研究者は、LLMが正しい回答をどのように表現するかに不確実性が生じる場合、semantic entropyに焦点を当て、LLMがconfabulationに陥らないようにする方法に取り組んでいる。
感想:
LLMがconfabulationを行う可能性を簡単に判断できる方法の開発は重要であり、正確な情報提供に対する課題を取り組んでいる点が興味深い。研究者がsemantic entropyに焦点を当てるアプローチは妥当であり、LLMが適切な回答を提供できるようにするための有益な手法であると考えられる。