要約:
- AIエンジニアが、大規模言語モデルを使用した際の幻覚に関する課題に焦点を当てている。
- 人間の監視をAIシステムに組み込む方法がいくつかあり、幻覚を防ぐために重要な原則を設計に取り入れている。
- 小規模言語モデル（SLMs）を使用して幻覚を防ぐ方法があり、LLMsよりも適切な場面での使用を推奨。
- 幻覚と間違いの違いを明確にし、幻覚を排除するための方法として「グラウンディング」が重要である。
- 情報抽出において、抽出したテキストが文書内のテキストと完全一致することを重視。
考察:
AIを使用した情報抽出において、幻覚を防ぐためには人間の監視やグラウンディングが重要であることが示唆されている。特に、文書内のテキストとの完全一致を重視する姿勢は事業上のリスクを最小限に抑えるために重要であると考えられる。幻覚と間違いの違いを明確にすることで、適切な対処が可能となり、AI技術の信頼性と安全性を向上させることが期待される。
元記事: https://towardsdatascience.com/how-i-deal-with-hallucinations-at-an-ai-startup-9fc4121295cc