ファインチューニング後のハルシネーションをAIで検知・定量評価する方法

ファインチューニング後のハルシネーションをAIで検知・定量評価する方法とは

「ファインチューニング後のハルシネーションをAIで検知・定量評価する方法」とは、事前学習済みモデルを特定のタスクに合わせて再学習させた後（ファインチューニング後）に、モデルが生成する誤った情報や事実に基づかない出力（ハルシネーション）を、人工知能技術を用いて自動的に発見し、その発生頻度や深刻度を数値化する一連の手法のことです。これは、親トピックである「モデル精度評価」の重要な一側面であり、特に生成AIの信頼性と実用性を確保するために不可欠なプロセスとなります。具体的には、参照データとの比較、矛盾検出、外部知識ベースとの照合などが行われます。

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