大規模言語モデル (LLM) の幻覚問題を軽減することは重要な研究分野です。LLM の幻覚を軽減するためのいくつかの方法と提案を次に示します。
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データのフィルタリングと前処理の改善: LLM をトレーニングする前に、データのフィルタリングと前処理をより慎重に行うことで、幻覚を軽減できます。トレーニング データ内の不正確な情報や誤った相関を削除または修復すると、LLM のパフォーマンスを向上させることができます。
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多様なトレーニング データ: さまざまなトピック、さまざまなソース、さまざまな視点に関するデータを含む多様なトレーニング データを提供すると、LLM がさまざまな情報をよりよく理解して処理し、幻覚のリスクを軽減するのに役立ちます。
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モデルの微調整: 事前トレーニング後、特定のタスクまたはドメインのニーズに合わせて LLM を微調整すると、パフォーマンスが向上し、幻覚の発生を減らすことができます。微調整すると、モデルがタスクのコンテキストや要件にさらに適応できるようになります。
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教師あり学習と強化学習: 教師あり学習と強化学習の手法は、LLM がより正確な答えを生成し、幻覚を回避することで報酬を得るように導くために導入されています。これは、正解に対して報酬を提供したり、厳格な監督を導入したりすることで実現できます。
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後処理とフィルタリング: 生成されたテキストは後処理とフィルタリングのステップを経て、潜在的な錯覚を検出して修正します。これは自動または手動のレビュー プロセスです。
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生成戦略を改善する: デコーダーの温度パラメーターを変更したり、より複雑なサンプリング戦略を使用したり、不正確な生成を減らすために生成プロセス中に制約を導入したりするなど、生成戦略を改善します。
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ユーザー インターフェイスの設計: LLM と統合されたアプリケーションでは、ユーザーが起こり得る錯覚を特定して修正できるようにユーザー インターフェイスを設計します。
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倫理審査・監督：倫理的審査・監督を実施し、安全性を確保します。