- AIホールジネーションは、生成AIツールが事実に反する、関係のない、または完全に捏造された声明でクエリに応答する場合のインスタンスである。
- 生成AIは、次に最も可能性の高い単語やフレーズを予測することによって機能する。
- モデルの幻覚の主な原因は、十分なトレーニングデータの不足と適切なモデル評価プロセスの欠如である。
- 高品質で事実に基づいたデータセットは、幻覚を減らすのに役立つ。
- リトリーバル増強生成(RAG)は、幻覚問題に対処するための手段である。
- 人間がループでファクトチェックするアプローチが最も安全な方法である。
私の考え: AIホールジネーションは、AIの信頼性に影響を及ぼす重要な問題であり、特に法律や金融などの情報に関連する分野ではコストの高い間違いを引き起こす可能性がある。生成AIモデルのトレーニングデータや評価プロセスの品質向上が、幻覚の削減につながることが重要であると思います。