SHROOM-CAPによるデータ中心型多言語ハルシネーション検出アプローチ

この研究は、LLMにおける重要な問題、すなわち多言語における事実誤認の生成に焦点を当てています。XLM-RoBERTaの使用は、効果的なハルシネーション検出のために、クロスリンガル能力を活用することに重点を置いていることを示唆しています。

• •多言語LLMにおける事実誤認の問題に対処する。
• •ハルシネーション検出にデータ中心型アプローチを採用。
• •XLM-RoBERTaを使用し、そのクロスリンガル能力を活用。