LLMホールシネーションの謎を解く:原因、影響、および緩和戦略

大規模言語モデル(LLM)におけるホーリュシネーションとは、事実や文脈的論理から逸脱した出力を指します。これらは、軽微な矛盾から完全に虚構または矛盾した陳述まで、さまざまな範囲にわたります。ホーリュシネーションは以下のような粒度で分類できます:

1. 文の矛盾: LLMが前の文と矛盾する文を生成する場合。
2. プロンプトの矛盾: 生成された文が元のプロンプトと矛盾する場合。
3. 事実上の矛盾: LLMが事実的に誤った情報を提供する場合。
4. 無意味または関連性のない情報: LLMが文脈に関連しない情報を含む場合。

LLMにおけるホーリュシネーションの原因は完全には明らかではありませんが、以下のような要因が考えられます:

1. データの品質: LLMは雑音、エラー、バイアス、矛盾を含む大規模なテキストコーパスで学習されます。
2. 生成手法: ビームサーチ、サンプリング、強化学習など、LLMのテキスト生成に使用される特定の手法がバイアスやトレードオフを生み出す可能性があります。
3. 入力コンテキスト: 不明確、矛盾、または矛盾した入力プロンプトがLLMを混乱させたり誤導したりする可能性があります。

LLM出力のホーリュシネーションを最小限に抑えるには、以下のような戦略を採用できます:

1. 明確で具体的なプロンプトの提供: プロンプトがより正確で詳細であれば、LLMが関連性の高く正確な出力を生成する可能性が高くなります。
2. アクティブな緩和戦略の採用: LLMのパラメータ、例えば温度設定を調整することで、出力の無作為性とダイバーシティをコントロールできます。
3. マルチショットプロンプティングの活用: 目的の出力形式やコンテキストの複数の例を提示することで、LLMがパターンやコンテキストをより効果的に認識できるようになります。

ホーリュシネーションの原因を理解し、これらの戦略を適用することで、予期せぬ不正確な出力を減らしつつ、LLMの真の可能性を活用することができます。