LLMのハルシネーション（幻覚）発生率を測定するための評価フレームワーク

LLMのハルシネーション（幻覚）発生率を測定するための評価フレームワークとは

LLMのハルシネーション（幻覚）発生率を測定するための評価フレームワークとは、大規模言語モデル（LLM）が生成するテキストに含まれる事実に基づかない、または論理的に誤った情報を「ハルシネーション」と定義し、その発生頻度や深刻度を客観的かつ定量的に評価するための体系的な手法およびツール群です。これは、LLMの信頼性、安全性、そして実用性を確保する上で極めて重要な要素となります。具体的には、特定のデータセットを用いた質問応答や情報生成タスクにおいて、LLMの出力と真実または期待される回答との差異を比較し、ハルシネーションの有無や度合いをスコアリングする仕組みを含みます。このフレームワークは、親トピックである「LLM比較・検証」において、モデルの精度や信頼性を評価する上で不可欠な指標を提供し、異なるLLM間の性能比較や、同一モデルの改良前後の効果測定に役立てられます。

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