大規模モデルの「錯覚」問題を解決するにはどうすればよいですか?
方向性１：大型模型の「錯覚」とは何か？
幻覚 (LLM) は、大規模な言語モデルにおける重大な問題です。つまり、出力コンテンツの文法と表現は完璧ですが、その信頼性と正確性を保証するのは困難です。
方向性 2: 大型モデルの「錯覚」の原因
まず、トレーニング データの品質が重要です。データに誤りがある、不完全である、または特定の領域に偏っている場合、モデルの学習内容はそれに応じて影響を受けます。この状況により、特定のトピックやドメインではモデルの回答の精度が低下したり、完全さが低下したりする可能性があります。
第 2 に、問題自体の説明に意味上の曖昧さがあり、モデルの出力に不確実性が生じる可能性があります。問題の説明を洗練して明確にすることで、モデル内で幻覚が発生する可能性を減らすことができます。
また、過剰適合または過小適合も問題となる可能性があります。モデルが過剰適合すると一般化能力が失われますが、過小適合するとモデルは問題を効果的に解決できなくなります。
モデルは、性別、人種、信念などのトレーニング データのバイアスの影響を受ける可能性もあります。このバイアスにより、質問に回答する際に不正確な結果が生じる可能性があります。
さらに、モデルにおけるグラウンディング（抽象的な概念を実際の例に関連づける能力）の欠如も幻覚の原因となります。モデルが抽象的な概念を実際の例に正しく結び付けることができない場合、幻覚が発生する傾向があります。
方向 3: 問題を解決する方法
これらの問題を解決するには、学習データの品質向上、モデル構造の最適化、問題記述の洗練、過学習の防止、バイアスの影響の軽減、モデルの接地性の向上などを総合的に検討する必要があります。これらの対策により、実際の正確な回答を出力するモデルのパフォーマンスが向上し、幻覚の問題の頻度を効果的に減らすことが期待されます。
方向性 4: 大型モデル技術の将来
大型模型技術の発達により、人類の技術は予測できないスピードで発展しており、
技術的には良いことであり、利便性を享受できます
が、安全保障の観点からはどうかは不明です。人間を制限する法律は人間を制限することができます テクノロジーの技術成果は未知です
世界情勢が変わり続ける中、このテクノロジーに依存する最終的な目的は何ですか? このテクノロジーを習得した少数の人々は、それをどのように使用するのでしょうか? 「テクノロジーは両刃の剣」という言葉は、科学技術の発展を制限する足枷となるのだろうか。
私たちはこれからも私たちでいられるのだろうか？