LLMの「自信」を数値化する：Logprobsを用いたハルシネーション検知と信頼性スコアリング実装
LLMのハルシネーション対策に頭を抱えていませんか？本記事では、OpenAI APIのLogprobs（対数確率）を活用し、AIの回答に対する「確信度」をエンジニアリング指標として算出・制御する具体的な実装ロードマップをCTOが解説します。
キーワード解説
AI出力の信頼性スコアリング：Confidence Scoreを用いたハルシネーション検知
AI出力の信頼性スコアリング：Confidence Scoreを用いたハルシネーション検知とは、大規模言語モデル（LLM）が生成したテキストの「確信度」を数値化し、その信頼性を評価する技術です。特に、LLMが事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション」を未然に検知・抑制することを目的としています。モデル内部の対数確率（Logprobs）などの指標を利用し、出力の信頼性をスコアとして可視化することで、AIの利用者がより安全かつ正確な情報を得られるよう支援します。これは、「国産LLMのハルシネーション」対策における重要なアプローチの一つです。
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AI出力の信頼性スコアリング：Confidence Scoreを用いたハルシネーション検知とは
AI出力の信頼性スコアリング：Confidence Scoreを用いたハルシネーション検知とは、大規模言語モデル（LLM）が生成したテキストの「確信度」を数値化し、その信頼性を評価する技術です。特に、LLMが事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション」を未然に検知・抑制することを目的としています。モデル内部の対数確率（Logprobs）などの指標を利用し、出力の信頼性をスコアとして可視化することで、AIの利用者がより安全かつ正確な情報を得られるよう支援します。これは、「国産LLMのハルシネーション」対策における重要なアプローチの一つです。