大規模な言語モデル（LLMS）の幻覚は避けられませんか？

大規模な言語モデル（LLM）と幻覚の避けられない問題

ChatGpt、Claude、GeminiなどのAIモデルを使用した可能性があります。これらはすべて、人間のようなテキストを理解して生成するために、大規模なテキストデータセットで訓練された強力なAIシステムの大規模な言語モデル（LLM）の例です。しかし、最も先進的なLLMでさえ、重大な欠陥、つまり幻覚に苦しんでいます。

最近の研究、特に「幻覚は避けられない：大規模な言語モデルの生来の制限」は、これらの幻覚（製造された情報の自信を持ってプレゼンテーション）が固有の制限であり、単なるバグではないと主張しています。この記事では、この研究とその意味を探ります。

LLMと幻覚の理解

LLMSは、印象的ではありますが、「幻覚」と闘い、もっともらしいものの、事実上誤った情報を生成します。これは、彼らの信頼性と倫理的意味について深刻な懸念をもたらします。研究論文は、幻覚を内因性（矛盾する入力）または外因性（入力による検証不可）のいずれかに分類しています。原因は多面的であり、データの品質の問題（バイアス、誤った情報、時代遅れの情報）、トレーニングの欠陥（アーキテクチャの制限、暴露バイアス）、および推論の問題（ランダム性のサンプリング）に起因します。

幻覚の必然性

この研究の中心的な議論は、幻覚が計算可能なLLMで避けられないということです。このペーパーでは、数学的証明（定理1、2、および3）を使用してこれを実証し、完璧なトレーニングデータと最適なアーキテクチャがあっても、計算可能性の制限が誤って出力につながることを示しています。これは、多項式時間計算用に設計されたLLMSでも当てはまります。この調査では、モデルサイズやトレーニングデータを増やすことさえも、この基本的な制限が排除されないことを強調しています。

経験的証拠と緩和戦略

この研究は、その理論的主張を経験的証拠で裏付けています。 Llama 2およびGPTモデルを使用した実験により、単純な文字列列挙タスクを完了できなかったことが実証され、幻覚の必然性をさらにサポートしました。

完全な根絶は不可能ですが、この論文では緩和戦略を探ります。

• より大きなモデルとより多くのデータ：役立ちますが、このアプローチには固有の制限があります。
• 改善されたプロンプト：考え方のようなテクニックは、精度を向上させることができますが、コアの問題を解決しないでください。
• アンサンブルメソッド：複数のLLMを組み合わせると、エラーが削減されませんが、排除することはできません。
• 安全上の制約（「Guardrails」）：これらは有害な出力を軽減できますが、事実上の不正確さの基本的な問題に対処しません。
• 知識統合：外部の知識ソースを組み込むと、特定のドメインの精度が向上します。

結論：責任あるAI開発

この研究では、幻覚はLLMSの固有の特徴であると結論付けています。緩和戦略は頻度と影響を減らすことができますが、それらを完全に排除することはできません。これにより、責任あるAI開発への移行が必要です。

• 透明性： LLMSの制限を認める。
• 安全対策：幻覚のリスクを最小限に抑えるために、堅牢な保護ガードを実装します。
• 人間の監視：特に重要なアプリケーションで、人間の制御とLLM出力の検証を維持します。
• 継続的な研究：幻覚を減らし、LLMSの信頼性を改善するための新しいアプローチを探る。

LLMSの将来には、実用的なアプローチが必要であり、その制限を認め、責任ある開発と展開に焦点を当てています。幻覚の必然性は、進行中の研究の必要性とそれらのアプリケーションの批判的な評価を強調しています。これはLLMSを放棄するための呼びかけではなく、責任ある革新の呼びかけです。

（ここによくある質問セクションが追加され、元の入力のFAQセクションを反映しています。）

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