幻覚（ハルシネーション）を抑制するAIモデルのためのRLHFデータ選別

幻覚（ハルシネーション）を抑制するAIモデルのためのRLHFデータ選別とは

幻覚（ハルシネーション）を抑制するAIモデルのためのRLHFデータ選別とは、大規模言語モデル（LLM）が生成する事実に基づかない誤情報や不正確な内容、いわゆる「ハルシネーション」を効果的に低減するために、RLHF（強化学習と人間からのフィードバック）の学習プロセスで使用するデータを慎重に選別する手法です。RLHFは、人間の評価を報酬シグナルとしてAIモデルを微調整することで、より自然で適切な応答を生成させる技術であり、その中でも特に、ハルシネーションの発生源となる可能性のあるデータや、モデルの信頼性を損なう可能性のあるデータを排除・優先することで、より安全で信頼性の高いAIモデルの構築を目指します。このデータ選別は、RLHFの親トピックである「生成AIの性能向上」において、信頼性という側面から極めて重要な役割を果たします。

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