AIのハルシネーション：LLMが虚構を作り出す理由（そしてその修正方法）

この記事はおそらく、大規模言語モデル（LLM）が、誤った情報や虚偽の情報を生成する現象、一般に「ハルシネーション」と呼ばれるものについて議論しているでしょう。トレーニングデータの限界、モデルのアーキテクチャ、言語生成の確率的性質など、これらのエラーの根本的な原因を掘り下げている可能性があります。「修正方法」に焦点を当てていることから、改善されたデータキュレーション、ファインチューニング技術、LLMの出力を検証する方法など、軽減策について議論していることが示唆されます。

• •LLMは誤った情報や虚偽の情報を生成する可能性がある（ハルシネーション）。
• •ハルシネーションは、トレーニングデータの限界やモデルのアーキテクチャなどの要因によって引き起こされる。
• •この記事はおそらく、ハルシネーションを軽減する方法について議論している。