LLMのハルシネーション（幻覚）を抑制するAIファクトチェック技術

LLMのハルシネーション（幻覚）を抑制するAIファクトチェック技術とは

LLMのハルシネーション（幻覚）を抑制するAIファクトチェック技術とは、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（ハルシネーション）の発生を抑制し、その信頼性を高めるための技術群です。これは、親トピックである「NLPの大規模言語モデル」が抱える主要な課題の一つを克服するために不可欠なアプローチとされています。具体的には、LLMが情報を生成する際に、事前に用意された信頼できる外部知識ベースやリアルタイムのウェブ情報などを参照し、生成内容の根拠を確認・検証する仕組みを組み込みます。これにより、モデルが自己の学習データのみに依存して誤った情報を「生成」するのではなく、外部の客観的な事実と照合しながら正確な出力を導き出すことを目指します。RAG（Retrieval-Augmented Generation）などの技術がその代表例であり、生成された情報の信頼度を評価し、根拠となる情報源を明示することで、ユーザーに対する透明性と安心感を提供します。

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