- LLMの研究者たちは、「WACK」というアプローチを考案して、生成AIモデルがユーザーのプロンプトに不正確またはまったく異なる回答を出す理由を理解しようとしている。
- 大規模言語モデル（LLMs）は、「幻覚」応答で有名であり、それらは現実とほとんど関連のない完全に誤った情報を含んでいます。
- モデルが間違いを comit するのは無知なのか、スリップアップを引き起こす他のエラーがあるためなのか、その疑問に答えることはますます重要になっています。
- 幻覚の厄介なトピックは、間違った回答が「雪だるま」のようになり、モデルがスリップアップを正当化したり補償しようとする際に続くことでさらに複雑になります。
- Googleとイスラエル工科大学Technionの研究者は、幻覚が発生した理由をテストできる新しいシステム「WACK」を開発しました。
私の考え：この研究は、生成AIモデルの間違いがなぜ起こるのかを理解するための重要な一歩です。モデルが間違う理由を特定することは、将来的にはその性能と信頼性を向上させるための戦略を開発する上で重要であると思います。