要約:
- 大規模言語モデル（LLM）は、誤った回答を自信を持って提供することがあり、その原因は訓練データの誤り、推論不可能な事実、訓練方法にある可能性がある。
- オックスフォード大学の研究者は、LLMがでっち上げているかどうかを判定する方法を見つけ、ほとんどの代替事実はでっち上げの産物であることを示した。
- 研究は、訓練データの誤りではなく、でっち上げに焦点を当てており、LLMが間違っていて無意味な主張をする状況を指している。
- 研究者たちは、意味エントロピーに焦点を当て、LLMが文脈に合わない回答を提供する可能性がある場合にそれを防ぐ方法を提案している。
感想:
この研究は、大規模言語モデルが誤った情報を提供する理由やその対策について興味深い洞察を提供しています。意味エントロピーを用いてでっち上げを防ぐ手法は、AIの信頼性向上に役立つ可能性があります。今後のAI開発において、このようなアプローチがどのように応用されるかが注目されます。