RLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）を用いた真実性の最適化

RLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）を用いた真実性の最適化とは

RLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）を用いた真実性の最適化とは、大規模言語モデル（LLM）が生成する情報の正確性と信頼性を向上させるための技術であり、特にAIの「幻覚（ハルシネーション）」と呼ばれる誤情報生成を抑制する幻覚抑制技術の一種です。人間がモデルの応答を評価し、そのフィードバックを基に強化学習を行うことで、モデルがより真実性の高い、事実に基づいた情報を生成するように学習させます。これは、AI幻覚を抑制し、安全で信頼性の高いAIシステムを実現する「幻覚抑制技術」の重要な手法の一つとして位置づけられています。

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