グラフ構造を活用した大規模言語モデルのハルシネーション抑制技術

グラフ構造を活用した大規模言語モデルのハルシネーション抑制技術とは

グラフ構造を活用した大規模言語モデルのハルシネーション抑制技術とは、大規模言語モデル（LLM）が生成する情報の信頼性を高めるため、知識を構造化したグラフデータ（ナレッジグラフなど）を利用して、事実に基づかない「ハルシネーション」現象を抑制する技術です。ハルシネーションとは、LLMがもっともらしいが誤った、または存在しない情報を生成してしまう現象を指します。この技術は、AI開発フレームワークで知識を構造化する「ナレッジグラフ」の応用の一つであり、LLMの推論プロセスに外部知識源としてグラフ構造を組み込むことで、モデルが参照すべき事実関係や論理的なつながりを明確にし、より正確で信頼性の高い応答生成を目指します。

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