RLHF（人間によるフィードバックからの強化学習）がハルシネーションに与える影響と改善例

RLHF（人間によるフィードバックからの強化学習）がハルシネーションに与える影響と改善例とは

RLHF（人間によるフィードバックからの強化学習）がハルシネーションに与える影響と改善例とは、大規模言語モデル（LLM）が生成する不正確な情報、すなわちハルシネーションを抑制し、出力の信頼性を向上させるための重要な技術的アプローチです。これは、LLMの主要な課題であるハルシネーションへの対策として注目されており、親トピックである「LLMのハルシネーション」の解決策の一つに位置づけられます。具体的には、人間がモデルの出力に対して品質（真実性、無害性など）を評価し、そのフィードバックを報酬信号として利用することで、モデルがより望ましい応答を生成するように強化学習を行います。これにより、モデルは事実に基づかない情報を生成する傾向を低減し、より正確で信頼性の高い出力を目指すよう改善されます。

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