ファインチューニング済みモデルの「ハルシネーション（幻覚）」発生率を測定する検証パイプライン

ファインチューニング済みモデルの「ハルシネーション（幻覚）」発生率を測定する検証パイプラインとは

ファインチューニング済みモデルの「ハルシネーション（幻覚）」発生率を測定する検証パイプラインとは、特定のタスクやドメインに合わせて再学習されたAIモデル（ファインチューニング済みモデル）が、事実に基づかない、あるいは誤った情報を生成する現象（ハルシネーション）の発生頻度を定量的に評価するための体系的なプロセスとツールの集合体を指します。これは、大規模言語モデル（LLM）などを企業が導入する際の重要なリスク管理の一環であり、「企業導入の注意点」という親トピックにおいて、モデルの信頼性と安全性確保のために不可欠な検証ステップとして位置づけられます。このパイプラインでは、モデルの出力と正解データを比較し、矛盾する回答を特定することで、ハルシネーションの程度を数値化し、モデルの改善や運用方針の策定に役立てます。

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