LLMの幻覚の秘密を解き明かす:大規模言語モデルの振る舞いへの深い探求research#llm📝 Blog|分析: 2026年2月23日 08:00•公開: 2026年2月23日 07:49•1分で読める•Qiita AI分析この記事は、大規模言語モデル (LLM) の幻覚の根本的な理由を探求し、それらが単なるバグではなく、モデルの学習プロセスに本質的に組み込まれていることを明らかにしています。数学的な視点からこの問題を検証することで、研究はこれらのモデルがどのように機能し、どのようにその限界をより良く理解できるかについて、興味深い視点を提供しています。重要ポイント•LLMのハルシネーションは、モデルの学習プロセスから生じる構造的な問題であることが示されています。•この研究では、複雑なテキスト生成タスクを、より単純な二値分類問題(IIV)に還元して、幻覚発生率を分析しています。•数学的定理は、生成エラー率と分類エラー率の直接的な関係を明らかにしています。引用・出典原文を見る"モデルが言語分布に適合しようとする(賢くなる)プロセスそのものが、ハルシネーションを生成する直接的な原因となっています。"QQiita AI2026年2月23日 07:49* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Supercharge Your AI Development: Mastering Multi-GPU Environments with Docker Compose新しい記事DeepMind's Bold Play: Reinventing AI Innovation Like a Modern Bell Labs関連分析researchDeepMindの大胆な戦略:現代版ベル研究所としてAIイノベーションを再構築2026年2月23日 08:00researchSwallow LLM: 日本語性能に期待!2026年2月23日 09:30researchPerseverance探査車、火星で初のAI自律走行を達成2026年2月23日 09:15原文: Qiita AI