- LLMsの幻覚は、誤った、誤解を招く、あるいは無意味な情報を生成する。
- 幻覚を減らすための方法には、長いコンテキストやRAG、ファインチューニングがある。
- 詳細なプロンプトを使用しても幻覚を解決できるかについての議論がある。
- Chain-of-Verification（CoVe）は、LLMsの幻覚を減らすための技術であり、モデルの出力をシステマティックに検証して修正する。
- Knowledge Graphs（KGs）のRAGへの統合や、複数の文書にまたがる質問に対処するRaptorなどの高度なテクニックが幻覚を減らすのに役立つ。
- 『Mitigating LLM Hallucinations via Conformal Abstention』論文では、幻覚を減らすための手法が紹介されており、モデルが正確で自信を持って応答する場合にのみ応答するようにしている。
- ServiceNowは、RAGを介して構造化された出力の幻覚を減らし、リソース使用を最小限に抑えながらLLMの性能を向上させた。
これらの方法を使用することで、幻覚を防ぎ、より堅牢なLLMシステムを構築することができます。
上記のアプローチは、LLMの性能を向上させるために役立ちます。特に、幻覚を減らすことが重要です。新しい科学的発見を促進するために、AI幻覚を活用する視点もあるようですが、正しい応答を提供する場面では、幻覚はバグであるとされています。
元記事: https://analyticsindiamag.com/6-techniques-to-reduce-hallucinations-in-llms/