LLMの自己認識：ハルシネーション検出

本研究は、信頼性の高い言語モデル開発における重要な課題、つまりLLMが自身の作り話を識別できる能力を探求しています。 LLMがハルシネーションを認識する方法を調査することは、広範な導入と信頼にとって不可欠です。

• •LLMは事実の正確性に苦労し、誤った情報や作り話を生成することがよくあります（ハルシネーション）。
• •これらのエラーを自己検出することで、LLMの信頼性が劇的に向上します。
• •研究は、LLMが自身の作り話を識別する方法を開発することを目指しています。