GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) は、AI の研究や業界でますます普及しています。これらのモデルがより高度になるにつれ、潜在的な制限やリスクへの注目が高まっています。そのようなリスクの 1 つに、次のような現象があります。 幻覚 -LLMが説得力はあるが虚偽または無意味なテキストを生成する場合。LLM 幻覚の原因と影響を理解することは、より安全で信頼できる AI システムを開発する上で極めて重要です。
これは、LLM幻覚の背景、種類、原因、検出方法、および将来の研究の方向性を網羅した、LLM幻覚の包括的なガイドです。私たちの目標は、幻覚を緩和し、より公平で透明性の高いAIの進歩を促進するために必要な知識を研究者、開発者、政策立案者に提供することです。
LLM 幻覚の背景
GPT-4、Gemini、Llama 2などのLLMは、優れたテキスト生成機能を実証しています。ただし、これらのモデルには次の機能もあります。 故障モードについて -読者には非常に流暢で説得力があるように見せながら、虚偽または非論理的な発言を幻覚的に見せることがあります。
これらの幻覚は、根底にあるモデルの制限、偏ったトレーニングデータ、および根拠のある推論能力の欠如に起因する可能性があります。幻覚モデルを不用意に導入すると、誤った情報が広まり、危険な意思決定が行われ、不公平な結果につながり、AI に対する国民の信頼が損なわれる可能性があります。
したがって、幻覚を積極的に検出して軽減することは、堅牢で信頼できるシステムを開発するために不可欠です。以下のセクションでは、LLM 幻覚のタイプ、原因、および考えられる解決策について詳しく説明します。
LLM ハルシネーションのタイプ
LLMの幻覚にはいくつかの形態があります。
知覚幻覚
- ランダムノイズやパターンを、存在しない実際のオブジェクト/エンティティと間違える
- 例:不規則なインクのしみを日常的に使うものとして高い信頼度で分類する
認知幻覚
- 現実世界の証拠がないままで、虚偽または非論理的な事実を提供すること
- 例：入手可能な知識に反して、パリはインドの首都であると述べる
コンテキスト幻覚
- テキスト文の文脈/意味の誤解
- 例:必要なコンテキストがあるにもかかわらず、質問に正しく回答できない
いずれも、財務、医療、市民談話などの影響の大きい環境では結果を歪める可能性のある、LLMの推論のギャップを示しています。
LLM 幻覚の原因
LLMの幻覚は、いくつかの技術的および社会的要因によって可能になっています。
データバイアスとギャップ
LLMは、トレーニング中に質の低いデータ、欠落しているデータ、または偏見のあるデータを取り込んだために幻覚を起こすことがよくあります。そうなると、アウトプットではよく代表されるグループや知識に偏ってしまいます。
モデルのサイズと複雑さ
LLMが数十億のパラメータに拡大するにつれて、その新たな理由を完全に分析して監査することが難しくなります。この不透明性により、予測できない誤った推論が可能になります。
根拠のある体系的な知識の欠如
ほとんどのLLMは、因果関係、倫理、記号、感情などの人間の概念を深く理解するように訓練されていないため、データのみのパターンから論理的または道徳的に不健全な推論を行うことになります。
監視とテストが不十分
スケールアップやこれまで以上に大規模なモデルの導入が急がれる中、幻覚のような複雑で危険な行動に対する適切な監視が常に組み込まれているとは限りません。より厳密なテストが不可欠です。
LLM 幻覚の検出と軽減
ありがたいことに、幻覚を検出するための有望な方法は次のとおりです。
異常モニタリング
モデル出力の統計的異常を人間のテキストと比較して監視することで、ありそうもない誤った主張を見つけて、さらに検討することができます。
入力検証
推論する前に知識データベースや人間の監督でテキスト入力を検証することで、非論理的な推論や虚偽を減らすことができます。
アンサンブルモデリング
さまざまなモデルタイプを組み合わせると、偶然に死角が重なって幻覚を引き起こす可能性が低くなります。
さらに、データの偏りや信憑性をスクリーニングしたり、モデル精神理論の能力を向上させたり、研究インセンティブとして倫理的な社会的利益を強調したりするなどの慣行は、長期的に見て幻覚の根本原因を軽減することができます。
業界の今後の研究の方向性
より安全なモデル開発に関する重要な未回答の質問は残っています。
- ハイブリッド推論法はどのようにして大規模モデルの盲点を軽減できるか?
- 高度なテキスト生成による被害を軽減できる政策介入にはどのようなものがあるか？
- 一般市民はどのようにしてLLMの優先事項とリスクに関する研究に役立つでしょうか？
- 商用モデルリリースの監視プロセスを開発すべき人は誰か?
学際的な協力を通じてこれらの分野に取り組むことが、言語技術を公平に進化させるための鍵となります。Sapienの目標は、人間からのフィードバックを通じて強化学習を行う組織を支援することです。 RLHF LLM、LLMはより正確でパワフルになり、幻覚を起こしにくくなります。
LLMがデジタルエコシステムに浸透し続けるにつれて、広範囲に及ぶ脅威ベクトルとしての幻覚を取り巻く緊急性が高まっています。研究者と利害関係者が団結して、公共のニーズに合わせた経験に基づいたベストプラクティスを通じて先制的にモデルの欠陥に対処するのであれば、楽観的な見方をする理由があります。AI モデリングの未来は、真理と知恵という美徳を堅持することにあります。どちらも、有益なテクノロジーを永続的に支えるための時代を超越した基盤です。
RLHF に対する Sapien のヒューマン・イン・ザ・ループ・アプローチによるより安全な AI の構築
この分析が示しているように、大規模言語モデルにおける幻覚などのリスクを軽減するには、トレーニングデータの多様性の向上から、商用モデルのリリースに関する監視手続きの制定まで、いくつかのステップが必要です。Sapien のミッションは、堅牢で透明な AI システムを構築するために必要ないくつかのベストプラクティスと直接交差しています。
具体的には、Sapienは、ドメイン専門家のグローバルネットワークを通じて、企業のニーズに合わせた信頼性の高いデータラベリングを提供しています。当社の安全なエンタープライズグレードのプラットフォームは、カスタムデータタイプを分析し、適切な業界専門家とマッチングして効率的なアノテーションを行います。これにより、幻覚に陥りやすいモデルの推論能力を強化するために重要な、高品質で偏りのないデータが得られます。
Sapienは、システム出力を実際のパフォーマンス要件に合わせるために、ラベル付けされたデータセットを使用してカスタマイズされたモデルを微調整することを強調しています。この領域適応は、本稿全体を通して求められている、状況に応じた安全中心の商用展開の緊急性に対応しています。
サピエンス ヒューマン・イン・ザ・ループ・フレームワーク 人的監視と専門知識を活用してモデル化できるデータを収集し、業界の特殊なニーズを満たすようにシステムを微調整するなど、特定された多くのソリューションを運用しています。当社の方法論は、さまざまな業種にわたるアカウンタビリティの統合に備えた、信頼性が高く透明性の高いLLMの開発を目指す企業にとって、検討すべきスケーラブルなテンプレートの 1 つとして役立ちます。
最終的には、データの改善、評価慣行、現実世界のチューニングに関する積極的なコラボレーションが、国民の信頼と倫理的義務を守りながら、AIの計り知れない可能性を解き放つための道を開くでしょう。Sapien は、ラベリングとアノテーションの最前線に立つパートナーとして、この未来をさらに実現するために、セクターを超えたステークホルダーとの継続的な連携を歓迎しています。Sapien のソリューションについて詳しく知りたい場合は、 デモを予約 今すぐ当社のプラットフォームを体験してください。
