LLMのハルシネーション抑制と公平性を両立するRAGアーキテクチャの設計

LLMのハルシネーション抑制と公平性を両立するRAGアーキテクチャの設計とは

LLMのハルシネーション抑制と公平性を両立するRAGアーキテクチャの設計とは、大規模言語モデル（LLM）が生成する情報の誤り（ハルシネーション）を抑えつつ、かつ特定の集団や属性に対する不公平なバイアスを排除することを目的とした、RAG（検索拡張生成）システムのアプローチです。RAGは外部知識ソースを参照することでハルシネーションを抑制しますが、その参照元のデータ自体にバイアスが含まれる場合、公平性が損なわれる可能性があります。この設計では、参照データの選定、検索アルゴリズム、生成モデルの調整において、データの多様性や公平性を考慮し、透明性と説明責任を確保する技術的な工夫が求められます。これは、親トピックである「モデルの公平性」が目指すAI倫理の実現と、機械学習の安全性向上に不可欠な要素です。

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