生成AIのハルシネーションを抑制する高品質エビデンスコーパスの構築

生成AIのハルシネーションを抑制する高品質エビデンスコーパスの構築とは

「生成AIのハルシネーションを抑制する高品質エビデンスコーパスの構築」とは、大規模言語モデル（LLM）などの生成AIが事実に基づかない情報や誤った内容（ハルシネーション）を出力するのを防ぐため、信頼性の高い根拠となるデータ群（エビデンスコーパス）を体系的に収集・整理・構築するプロセスを指します。これは、自然言語処理（NLP）の基盤である「コーパス構築」の中でも、特にAIの信頼性と精度を向上させる目的で、データの質と正確性に特化した重要な取り組みです。AIの回答の透明性と説明責任を高め、ビジネスや社会における生成AIの実用性を飛躍的に高める上で不可欠な要素となります。

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