大規模言語モデル (LLM) は、私たちがデータや自動化システムを操作する方法を変えました。しかし、最も強力なモデルでさえ、幻覚はいまだに悩まされています。ほとんどのユーザーは、説得力があるように聞こえるけれども、まったく根拠がない、または事実が間違っているコンテンツを、モデルが生成する状況にまだ遭遇します。これは単なる小さな欠陥ではありません。幻覚は、特に医療、法律、金融などの正確さが求められる分野で、現実世界で問題を引き起こす可能性があります。
より信頼性が高く、説明責任があり、正確なモデルを構築するには、幻覚に対処する必要があります。開発者は、微調整、ヒューマンフィードバック、検索による拡張生成、キャリブレーションなどの方法を通じて、幻覚を完全に排除することは依然として困難ですが、幻覚を大幅に減らす方法を見つけました。
重要なポイント
- LLMは幻覚を起こし、表面上は正しく見える不正確な応答や偽造された応答を生成することがあります。
- キュレーションされたデータの微調整、検索拡張生成、モデルキャリブレーションなどの手法は、このような幻覚を軽減するのに役立ちます。
- ハイステークス産業では幻覚への取り組みが重要であり、継続的な研究によりより良い解決策が求められています。
LLMにおける幻覚とは？
LLMが幻覚を起こすと、もっともらしく見えるかもしれないが、事実に基づく根拠とは一致しない応答が生成されます。ヒューマンエラーとは異なり、こうした回答は誤解や部分的な知識に根ざしたものではなく、多くの場合、真実ではないことについて純粋に捏造された自信に満ちた発言です。薬の副作用について不正確な情報を提供したり、架空の判例を作ったりするモデルを想像してみてください。これは、正確さが重要な現実世界の環境では、危険な誤解を招きかねません。
マルチモーダルLLMにおける幻覚 これは根本的な欠陥であり、信頼性を脅かしています。これはモデルの確率論的な性質によるもので、トレーニングデータに基づいて次善の言葉と思われるものを予測しますが、生成されたコンテンツが真実か検証可能かを明確に把握していません。誤った情報がリスクの高い医療上の意思決定につながる可能性があるヘルスケアなどの複雑な分野や、不正確な予測が投資決定に影響を与える可能性がある金融アプリケーションでは、幻覚はさらに大きな問題です。
LLMはなぜ幻覚を起こすの？
幻覚が起こる理由を理解するには、LLMの仕組みを知ることが役立ちます。GPT、Llama、BERT などの大規模な言語モデルは、膨大なデータセットに基づくシーケンスの予測に大きく依存しています。これらすべての情報があっても、彼らが話していることを本当に「理解」しているわけではなく、事実の検証ではなく統計的パターンに基づいて動作します。この確率的メカニズムこそが、彼らは正しく聞こえても正しくない情報を作り上げがちである理由であり、LLM 幻覚を引き起こす根本的な原因はいくつかあります。
- データ品質問題: モデルの出力は、トレーニングに使用したデータによって決まります。データセットに不正確さ、偏り、または古い情報が含まれている場合、モデルにはそれらの欠陥が反映され、幻覚を引き起こす可能性があります。
- 予測に対する過信感: LLMは、事実の正確さに関係なく、多くの場合、高い確実性をもって回答を生成します。モデルは理解度を自己評価しないため、誤った情報を自信を持って出力してしまう可能性があります。
- ファクトチェックの欠如: LLMは、生成したものの事実の正確性を検証しません。ファクトチェックの仕組みがないということは、情報をリアルタイムで検証できないという理由だけで、モデルが幻覚を起こす可能性があるということです。
こうした問題に対処するために、研究者たちはLLMにおける幻覚の軽減と出力精度の向上に焦点を当てることによってこれらのリスクに対処できるLLM最適化手法を開発しています。
LLMにおける幻覚を軽減するためのテクニック
LLMの幻覚を抑えるには、的を絞った戦略が必要です。それぞれの手法は、LLM のアーキテクチャとトレーニング方法における特定の弱点に対処します。開発者は、大規模言語モデルにおける幻覚を減らす方法に焦点を当てることで、複数のアプローチを組み合わせてモデルの信頼性を高め、幻覚の可能性を減らすことができます。
高品質データの微調整
トレーニングデータの品質は、モデルの出力精度に直接影響します。厳選された高品質のデータセットを微調整することで、無関係な情報や偏った情報にさらされる機会を最小限に抑えることができるため、幻覚の影響を軽減できます。この手法では、データセットを改良して、最も正確で信頼できる情報だけがモデルのトレーニングに取り込まれるようにします。幻覚軽減のための微調整の主な手順は以下のとおりです。
- データキュレーション: 検証済みの信頼できるソースからデータを選択し、信頼性の低いコンテンツや偏ったコンテンツを除外します。これにより、モデルは最良の情報のみから学習できるようになり、不正確な応答が生成される可能性が低くなります。
- バイアス除去: 質の低いデータ、偏ったデータ、または無関係なデータを削除して、幻覚につながるような偏った応答を防ぎます。
質の高いデータを微調整することは効果的ですが、データのキュレーションとフィルタリングを行う熟練した人間のアノテーターやドメインエキスパートなど、かなりのリソースが必要です。この手法は幻覚の制御には不可欠ですが、リソースを大量に消費するため、精度が譲れない用途に最適です。Sapien の分散型ヒューマンデータラベラーたちは、ヒューマンフィードバックを利用してデータセットを改良することで、この問題に取り組む独自の立場にあります。
ヒューマンフィードバック (RLHF) からの強化学習
ヒューマンフィードバックからの強化学習（RLHF）では、人間の評価者がモデルの応答を改良します。RLHF は、人間のフィードバックをモデルの学習プロセスに直接組み込むことで、モデルが現実世界の応答から学習し、誤った出力が生成される可能性を減らすのに役立ちます。 RLHF いくつかのステップがあります。
- フィードバック収集: 人間の評価者がモデルの出力を評価または採点し、正確性、関連性、その他のパラメーターに関するフィードバックを提供します。
- 反復的な改善: モデルはこのフィードバックに基づいて応答を調整し、不正確な情報や偽造された情報を生成する可能性を徐々に減らします。
- 人気モデルへの応用： たとえば、OpenAIがGPT-4でRLHFを使用したことは、フィードバックループによってモデルが時間の経過とともに出力品質を向上させることができるため、有望な結果を示しています。
RLHFがお手伝いします LLM ハルシネーション ユーザーの期待に沿わない応答をモデルがより適切に認識して調整できるようにすることで、検出を行います。
ファクトチェックと検索拡張生成 (RAG)
検索拡張生成（RAG）は、外部データベースと検証済みのソースをモデルの応答プロセスに統合することにより、幻覚を軽減します。RAG対応モデルは、事前にトレーニングされた情報だけに頼るのではなく、外部ソースから関連情報を取得できるため、次のような方法で偽造された回答が生成される可能性が低くなります。
- 検証済みデータアクセス: RAGを使用すると、モデルは検証済みの情報源から情報を引き出すことができ、回答が事実に基づくデータに基づいていることを確認できます。
- コンテキスト精度の向上: RAGは外部データベースと相互参照することで、モデルがコンテキストをよりよく理解できるようにし、幻覚の可能性を減らします。
RAGシステムはその有効性にもかかわらず、かなりの計算リソースを必要とし、複雑でコストのかかるソリューションとなっています。ただし、LLMが医学文献を参照して正確な回答を提供できるヘルスケアなど、高い精度が求められる分野では特に役立ちます。
モデルキャリブレーションと信頼性推定
モデルのキャリブレーションでは、モデルの信頼レベルを調整して、ユーザーが各応答の信頼性をよりよく把握できるようにします。信頼度推定により、LLM は各出力に信頼スコアを割り当てることができるため、ユーザーは信頼できる情報と信頼できない情報を区別しやすくなります。モデルキャリブレーションの手順には以下が含まれます。
- 信頼スコア指標: 各回答には信頼スコアが割り当てられるため、ユーザーは情報が正確である可能性を判断できます。
- 温度調整: 温度パラメーターを調整してモデルの応答のランダム性を減らし、より正確な出力を確保します。
キャリブレーション技術を使用することで、開発者は各応答の信頼性を効果的に伝えることができるため、エンドユーザーはLLMがいつ幻覚を起こすかをよりよく理解できるようになります。
ポストプロセッシングと出力フィルタリング
ポストプロセッシング手法は、ルールベースのシステムまたはアルゴリズムを使用して、不正確または無関係な応答を除外し、幻覚に対する最後の防衛線として機能します。これらのシステムは、ユーザーに配信する前にモデルの出力を確認し、幻覚のリスクを最小限に抑えます。後処理方法には以下が含まれます。
- ルールベースのフィルタリング: 回答を検証済みのデータベースと相互参照するルールを実装することで、幻覚の可能性を減らします。
- アウトプットの再ランキング: 関連性と事実の一貫性に基づいて複数のアウトプットをランク付けし、最も正確な回答のみがユーザーに届くようにします。
幻覚を軽減することの課題と限界
RAG、RLHF、高品質データの微調整などの手法は効果的ですが、計算量の増加やモデルの柔軟性の低下などのトレードオフが伴います。さらに、幻覚も マルチモーダルLLM LLM は確率的な性質を持っているため、排除が困難です。これらのモデルのアーキテクチャは、ファクトチェックではなくパターン予測に根ざしているため、すべての出力の精度を完全に保証することは困難です。
幻覚のないLLMの未来
幻覚のないLLMを作るという探求は、継続的な研究と革新の原動力となっています。次のような技法 ハイブリッドモデル シンボリック推論と機械学習、継続的学習を組み合わせることで、モデルが現実世界のデータで常に更新されるため、将来有望な道筋が見えてきます。たとえば、次のようなものを活用します。 ミクスト・オブ・エキスパート合同法律事務所 このアプローチにより、モデルは異なる分野に特化できるようになり、専門知識を蓄積して精度を向上させ、幻覚を減らすことができます。
LLMが重要な分野の意思決定に不可欠になるにつれ、幻覚の倫理的含意は無視できません。モデルの精度を保証することは、単にテクノロジーを向上させることだけではなく、説明責任と信頼性を優先する責任ある AI 開発を促進することでもあります。幻覚のないLLMの未来は、既存の手法を超えて、独自の限界を理解し、知識ベースを継続的に更新し、倫理基準に沿ったAIを開発することにかかっています。
たとえば、ハイブリッドAIモデルは、ディープラーニングのパターンマッチングの強みと、シンボリックAIのルールベースの論理構造を組み合わせたものです。これらのモデルには、シンボリック推論を取り入れることで、従来のLLMにはなかったコンテキストチェックや事実の一貫性を何層にも重ねることができます。ハイブリッドアプローチは、予防において重要な役割を果たす可能性がある。 人工知能による幻覚 生成プロセス内に事実確認を直接組み込むことによってたとえば、このモデルは単に確率に基づいて単語を予測するのではなく、応答を明示的な知識ベースと相互参照することで、精度を大幅に向上させ、幻覚を抑えることができます。
もう1つのアプローチは継続的学習で、検証済みの新しい情報でモデルを動的に更新します。従来のLLMは固定されたトレーニングデータセットに依存しており、リアルタイムで更新するメカニズムがありません。しかし、継続的な学習を行うと、モデルは定期的にデータソースを更新するため、最新の情報を維持し、古い応答や不正確な応答が発生するリスクを最小限に抑えることができます。継続学習は実装が複雑ですが、ニュース生成、金融市場分析、規制コンプライアンスの最新情報など、リアルタイムの正確性が求められるアプリケーションには実用的なソリューションとなる可能性があります。
幻覚のないLLMの倫理的側面も注目に値します。LLMが重要な分野でますます普及し、より多くの人間との交流が必要となる中、AIにおける透明性、信頼性、説明責任を求める声が高まり始めています。間もなく、規制機関や業界標準により、LLMが厳格な精度基準に準拠することを保証するために、幻覚軽減方法の文書化と開示がAI開発者に義務付けられる可能性があります。このようなAI倫理とガバナンスの推進により、最低限の正解率を義務付けるガイドラインや、ハイステークスのLLMの独立監査が義務付けられる可能性があります。
LLM アプリケーションに適したテクニックの選択
最適な幻覚軽減技術を選択するには、特定の用途と業界の要件に基づいてカスタマイズされたアプローチが必要です。精度、データプライバシー、計算リソースに関して、さまざまなセクターが独自の課題に直面しているため、万能のアプローチではうまくいきません。 LLM サービス これらの要素を考慮して最適な方法を選択し、そのソリューションを業界標準や業界固有の精度と信頼性の要求に合わせる必要があります。以下に、さまざまなセクターに最適な方法を選択するためのヒントをいくつか紹介します。
ヘルスケアおよび医療用途
正確さが最優先されるヘルスケアでは、検索拡張生成（RAG）や医療特有のデータセットの微調整などの手法が特に効果的です。RAGは、正確な診断や治療法の提案に不可欠な最新の医療情報へのアクセスを提供します。以下に基づいて出力をフィルタリングまたは検証する後処理チェック ナレッジベースシステム 幻覚の抑制にも重要な役割を果たすことができます。モデルキャリブレーションを使用して回答の信頼度を評価することは、医療専門家がAI主導の推奨事項の信頼性を評価する上でさらに役立ちます。
金融サービスと経済分析
データのボラティリティが高い金融業界では、モデルには正確なリアルタイム情報が必要です。このような状況では、継続的な学習を行うことで、最新の経済動向、財務データ、市場の動きに合わせてモデルを常に最新の状態に保つことができます。ヒューマンフィードバックによる強化学習 (RLHF) も有用です。財務の専門知識を持つ人間の評価者がモデルの応答を改良し、エラーを減らし、出力を最適化して信頼性を高めることができるからです。信頼性推定法は、特にモデルが傾向や市場行動を予測する場合に、意思決定の質をさらに高める可能性があります。
法務部門とコンプライアンス
幻覚は法律や判例の重大な誤解を招く可能性があるため、法務部門では高いレベルの事実の正確性が求められます。法務LLMは、判例法、法令、規制文書を含む法的データセットを微調整することでメリットが得られます。ポストプロセッシング技術により、アウトプットを法的参照データベースと照合できるため、モデルで生成された回答が確立された法律を反映していることを確認できます。法律用語は微妙な解釈を必要とすることが多いため、RLHFではさらに改良を加えることができます。これにより、法律専門家はモデルのアウトプットを評価して事実の一貫性を保つことができます。
カスタマーサービスとサポート
カスタマーサービスでは、事実の正確性を維持することで、ユーザーエクスペリエンスと信頼が向上します。ここで、モデルキャリブレーションはアウトプットの信頼度を推定するのに役立ち、カスタマーサービスエージェントは信頼度の高い回答と信頼度の低い回答を区別できるようになります。製品、ポリシー、サービスに関連するドメイン固有のデータを微調整することで、より信頼性の高いアウトプットを生み出すことができます。また、アウトプットをフィルタリングすることで、顧客とのやり取りに悪影響を及ぼすような不正確さを取り除くことができます。
各業界の要求を理解することで、開発者は最も効果的なLLM最適化手法を選択して、幻覚を抑え、AI駆動型アプリケーションに対するユーザーの信頼を高めることができます。
サピエンでLLM開発を促進しましょう
正確で幻覚のないLLMを作成するには、高品質で構造化されたデータと継続的な改善が必要です。Sapienでは、LLM研修用にカスタマイズされたデータラベリングおよびデータ収集サービスを提供しています。Sapien は、専門的に精選されたデータセットと強化学習ワークフローのサポートにより、AI チームが幻覚を最小限に抑え、モデルの信頼性を高めることができるよう支援しています。Sapien は、正確なデータ収集と人間が誘導するモデルフィードバックに重点を置くことで、開発者が正確で状況に即した回答を提供できる、より信頼できる LLM を構築できるよう支援しています。
医療AI、法務アプリケーション、カスタマーサービスモデルのいずれに取り組んでいる場合でも、Sapien は LLM のパフォーマンスを最適化するために必要な専門知識とリソースを提供します。
コンサルティングを予約して、当社のAIデータファウンドリが幻覚を軽減するためにカスタムLLMデータパイプラインを構築する方法について詳しく学んでください。
よくある質問
Sapienは、より信頼性の高いAIモデルの開発をどのようにサポートしていますか？
Sapienは、高品質のデータラベリングおよび収集サービスを提供し、幻覚を最小限に抑えるためのLLMのトレーニングと微調整に不可欠な、専門家が厳選したデータセットを提供しています。
LLMの幻覚を抑えるための検索拡張生成の時間帯は決まっていますか？
RAGは動的に動作し、必要に応じて外部情報を取得するため、決まったタイムラインはありません。タイミングは、モデルの要件と知識更新の頻度によって異なります。
人工知能の幻覚を減らすことで、どのような業界が恩恵を受けることができるのでしょうか？
医療、金融、法律、カスタマーサービスなどの業界は、AIの幻覚を減らすことで大きな恩恵を受けるでしょう。これらの分野では正確な対応が不可欠だからです。
