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Googleの最新AIモデル「Gemma 2」の概要

Googleの最新AIモデル「Gemma 2」の凄さと使い方

目次

  1. Gemma 2の紹介
  2. 主な特徴
  3. 使用例と応用範囲
  4. 導入方法
  5. Geminiとの使い分け
  6. 適用シナリオ
  7. まとめ

1. Gemma 2の紹介

  • Googleの革新: Googleが開発した最先端AI言語モデル
  • 利用環境: Vertex AIおよびGKE上で利用可能
  • リリース日: 2024年6月に公開
  • バージョン: 9Bと27Bのパラメータサイズ

2. 主な特徴

  • 高性能: 9Bと27Bのパラメータサイズで圧倒的な処理能力
  • 効率的: 単一のTPUやNVIDIA GPUでの高効率動作
  • 安全性: ShieldGemmaによる安全なコンテンツ生成
  • 解釈可能性: Sparse Autoencodersを用いたモデルの内部解釈
  • 互換性: Hugging Face Transformers、JAX、PyTorch、TensorFlowなどの主要なAIフレームワークと互換性あり

3. 使用例と応用範囲

  • 企業向け: スケーラブルなAIソリューションの構築
  • 研究者向け: 高度な自然言語処理タスクの実行
  • 開発者向け: Mac、Windows、Linux上での簡単な実行
  • 具体例: チャットボット、創造的なテキスト生成、自動翻訳、質疑応答システム

4. 導入方法

  • 多様なデバイスでの実行: llama.cppを使用してMac、Windows、Linux上でセットアップ可能
  • クラウド環境: Google CloudのVertex AIおよびGKEで利用可能
  • 簡便さ: 詳細な導入手順が提供されている

5. Geminiとの使い分け

  • Gemma:

    • 汎用性: 広範な自然言語処理に適応
    • 安全性: 安全なコンテンツ生成とモデルの内部解釈が可能
    • 利便性: 幅広いハードウェア環境での利用が可能

  • Gemini:

    • 特化型: 特定のタスクに最適化
    • カスタマイズ性: 高度なカスタマイズが可能
    • 専門性: 特定用途でのパフォーマンスが高い

6. 適用シナリオ

  • Gemma:

    • 広範なタスクをカバーするためのAIソリューションが必要な場合
    • 高い汎用性が求められるプロジェクト
    • 例: 企業のカスタマーサポートチャットボット、自動コンテンツ生成システム、翻訳ツール

  • Gemini:

    • 特定のタスクに焦点を当てたソリューションが必要な場合
    • 業界特化型のAIモデルが求められるプロジェクト
    • 例: 医療データ解析用AIモデル、金融データのリスク予測モデル、技術文書の解析

まとめ

  • Gemma 2の強み:

    • 圧倒的なパフォーマンスと効率性
    • 安全性と解釈可能性に優れる
    • 幅広い応用範囲と簡便な導入方法

  • 選択のポイント:

    • 汎用的か特化型かのニーズに応じて選択
    • 実行環境や求める性能によってモデルを使い分け

参考リンク

Googleの最新AIモデル「Gemma 2」の概要

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SearchGPT AI検索機能の新しい可能性

目次

  1. SearchGPTとは
  2. 新しい検索方法
  3. ユーザーエクスペリエンス
  4. 出版社およびクリエイターとの連携
  5. グーグルへの挑戦
  6. 今後の展望
  7. 活用方法
  8. まとめ

SearchGPTとは

SearchGPT プロトタイプの概要

  • SearchGPTは、AIモデルとWeb情報を組み合わせた新しい検索機能である
  • 一部のユーザーと出版社向けにテスト中である
  • ChatGPTに統合予定である

新しい検索方法

新しい検索のアプローチ

  • 迅速で適切な結果を提供する
  • リアルタイム情報と会話型検索の組み合わせ
  • マルチアテンプトの不要化

SearchGPTは、効率的に必要な情報を提供する新しい検索方法である。

ユーザーエクスペリエンス

ユーザーエクスペリエンスの向上

  • 明確で関連性の高いソースを提供する
  • 連続した質問への対応が可能
  • 会話型インターフェースを利用

SearchGPTは、ユーザーの質問に対し、迅速かつ正確に回答する。

出版社およびクリエイターとの連携

出版社およびクリエイターとの協力

  • 出版社サイトの発見を促進する
  • 検索結果での明確な引用を行う
  • パブリッシャー管理ツールを提供
  • Axel Springerとの提携により、質の高いジャーナリズムコンテンツを提供
  • メディアマネージャーを開発中、クリエイターのコンテンツ使用を管理可能にする

SearchGPTは、出版業界と連携し、高品質なコンテンツを強調する。Axel Springerとのパートナーシップにより、ChatGPTでの最新ニュース提供が可能になり、クリエイターのコンテンツ使用管理を支援するツール「メディアマネージャー」も開発中である。

グーグルへの挑戦

グーグルへの攻勢

  • グーグルの市場シェア低下の兆候
  • Bingなど他の検索エンジンの台頭
  • SearchGPTの影響でグーグル株価が下落

SearchGPTは、グーグルに対する挑戦として位置づけられている。

スライド 6: 今後の展望

SearchGPTの今後の展望

  • ローカル情報とコマースの強化を目指す
  • ユーザーと出版社からのフィードバックを収集する
  • ChatGPTへの機能統合を予定

SearchGPTは、今後さらに改良され、多様な情報提供を目指す。

活用方法

SearchGPTの活用方法

  • ビジネス用途: マーケットリサーチと競合分析に活用
  • 教育用途: 学生や研究者のための迅速な情報収集
  • パーソナル用途: 日常の疑問解決や趣味に関する情報検索

SearchGPTは、ビジネス、教育、パーソナルなど多様な用途で効率的に情報を提供できるツールである。

まとめ

まとめと今後のステップ

  • SearchGPTは、迅速かつ正確な情報提供を目指したAI検索機能である
  • 出版社との協力で高品質なコンテンツを提供する
  • フィードバックを基にさらなる改良を予定する

SearchGPT

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論文解説　ハルシネーションの検出と推定方法に関する研究

タイトル: ハルシネーションの検出と推定方法に関する研究

対象の論文

https://arxiv.org/pdf/2406.15927

アブストラクトの要約

  • 研究目的: AIモデルが生成する「ハルシネーション」を検出する新しい方法を提案
  • 背景: 従来の手法では、ハルシネーションの検出が困難であり、時間とコストがかかる
  • 提案手法: セマンティックエントロピーを利用し、モデルの内部状態からハルシネーションを推定する

  • 結果:

    • 提案手法は高精度（AUC 0.8〜0.95）でハルシネーションを検出
    • モデルの内部状態は、自身の知識の有無を反映していることを確認

  • 応用: ハルシネーション検出の効率化と実用化の可能性を示唆

概要

  • 研究テーマ: AIモデルが生成する「もっともらしいウソ」（ハルシネーション）の検出方法の研究
  • 研究機関: オックスフォード大学を中心に実施
  • 著名な研究者: ヤリン・ガル教授（不確実性の研究で著名）

ハルシネーションの検出方法

  • セマンティックエントロピーの利用:

    • 目的: モデルが知識を持っているか、ハルシネーションが発生しているかを判断する
    • 方法: モデルに同じ質問を複数回回答させ、その回答の一貫性を評価
    • 例: 「PFNの本社はどこですか？」に対し、10回答中10回答が「大手町」であれば知識があると判断

  • セマンティッククラスタリング:

    • 目的: 意味的に同じ回答をまとめることで、回答の一貫性を評価
    • 方法: LLMを使用し、回答AとBが互いに含意するかを確認し、一致する場合は同じ回答とみなす
    • 課題: 従来の方法では文字の一致を確認するだけで、表現の違いをうまく扱えない

セマンティッククラスタリングの問題点と改善

  • 問題点:

    • 大量の回答生成が必要: LLMの推論は遅く、多くのトークンを生成するためコストが高い
    • 時間とリソースの消費: 大量の計算が必要で実用的でない

  • 改善策:

    • SEPs（Semantic Entropy Probes）の提案:

セマンティックエントロピーの推定

  • 推定方法:

    • ロジスティック回帰: 二値分類の形で学習し、セマンティックエントロピーを推定
    • 内部状態の利用:
      • 質問受け取り時: 回答する前の内部状態から推定
      • 回答後の状態: 回答後の内部状態から推定

  • 内部状態の意味:

    • 回答前: モデルが知識を持っているかどうかを判断
    • 回答後: モデルが回答した内容に対して自信があるかどうかを判断

研究の結果と応用

  • 結果:

    • 高精度な推定: セマンティックエントロピーの推定が高精度で可能（AUC 0.8〜0.95）
    • モデルの理解: モデルは自分が知識を持っているかどうかを内部で把握している

  • 実用性:

    • 不確実な回答の検出: 不確実な回答に対して色付けやRAGの適用が可能
    • ハルシネーション検出アプリケーション: 実用的なハルシネーション検出モデルの開発に寄与

結論

  • 重要な知見:

    • LLMの内部理解: モデルは自分の知識の有無を内部で認識している
    • 線形回帰モデルの活用: 内部状態を用いてセマンティックエントロピーを効果的に推定可能

  • 今後の展望:

    • SEPsのさらなる発展: セマンティックエントロピーを用いた検出モデルの高度化
    • 実用化の可能性: ハルシネーション検出のための新しいアプローチの開発

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GPT-4o Mini

現代のAI技術は日々進化を遂げていますが、その中でも特に注目を集めているのが、OpenAIが提供する「GPT-4o Mini」です。高性能かつコスト効率の良いこの小型モデルは、幅広いビジネスアプリケーションに適用可能であり、その技術的革新とビジネスインパクトは計り知れません。本記事では、GPT-4o Miniの概要から技術的革新、モデル評価スコア、そしてビジネスインパクトに至るまでを詳しく解説し、その強みと弱みについても客観的に評価します。AIに興味のある方はもちろん、最新の技術動向を把握したいビジネスパーソンにも必見の内容です。

この記事はこちらのページを参考に書いています。 https://openai.com/index/gpt-4o-mini-advancing-cost-efficient-intelligence/

目次

  1. GPT-4o Miniの概要
  2. モデルの技術的革新
    • モデルの圧縮技術
    • データ最適化
    • 蒸留技術
    • 推論速度の向上
  3. ハードウェアとインフラの最適化
  4. モデル評価スコア
    • Reasoning tasks
    • Math and coding proficiency
    • Multimodal reasoning
    • GPT-4o Miniの強みと弱み
    • 評価ベンチマークの説明
  5. ビジネスインパクト
    • コスト削減
    • スケーラビリティ
    • 新しいビジネスモデルの創出
    • 市場への影響
  6. まとめ

1. GPT-4o Miniの概要

  • 名称: GPT-4o Mini
  • 提供元: OpenAI
  • 目的: コスト効率の良いインテリジェンスの提供
  • 特徴:
    • 小型モデルの採用
    • 高いパフォーマンスと低コストを両立

2. モデルの技術的革新

2.1 モデルの圧縮技術

  • 技術概要:
    • モデルサイズの圧縮により、計算リソースを削減
    • 量子化とプルーニング技術を活用
  • 量子化:
    • 低精度の数値表現を使用し、モデルサイズを縮小
    • パフォーマンスの低下を最小限に抑える
  • プルーニング:
    • 不要なネットワーク接続を削減し、モデルを簡素化
    • 実行速度の向上

2.2 データ最適化

  • データ収集と前処理:
    • 高品質なデータセットの使用
    • データクレンジングと正規化
  • トレーニングデータの最適化:
    • データ拡張技術
    • サンプル効率の向上

2.3 蒸留技術

  • 知識蒸留:
    • 大型モデルの知識を小型モデルに転移
    • パフォーマンスを保持しつつモデルサイズを縮小
  • 技術詳細:
    • 蒸留教師モデルの選択
    • 蒸留プロセスのチューニング

2.4 推論速度の向上

  • 高速化技術:
  • 推論エンジン:
    • 高効率な推論エンジンの採用
    • リアルタイム推論の実現

3. ハードウェアとインフラの最適化

  • エッジデバイスの活用:

    • モバイルデバイスやIoTデバイスでの動作
    • リアルタイム処理とローカルデータ処理

  • クラウドリソースの最適化:

    • クラウドインフラの効率的な利用
    • リソーススケーリングとコスト管理

  • インフラの冗長性と可用性:

    • 高可用性システムの設計
    • フォールトトレランスと自動リカバリ
    • フォールトトレランス:
      • システムが一部の故障に対しても正常に動作し続ける能力
      • 冗長なハードウェアやソフトウェア構成により、システム障害時の影響を最小限に抑える
      • 自動フェイルオーバー機能で、障害発生時に即座にバックアップシステムへ切り替える仕組み

4. モデル評価スコア

4.1 Reasoning tasks

4.2 Math and coding proficiency

  • 数学的推論 (MGSM):
    • GPT-4o Mini: 87.0%
    • Gemini Flash: 75.5%
    • Claude Haiku: 71.7%
  • コーディング性能 (HumanEval):
    • GPT-4o Mini: 87.2%
    • Gemini Flash: 71.5%
    • Claude Haiku: 75.9%

4.3 Multimodal reasoning

4.4 GPT-4o Miniの強みと弱み

  • 強み:

    • 高い推論能力: MMLUで82.0%のスコアを達成し、他の小型モデルを上回る。
    • 優れた数学的推論とコーディング能力: MGSMで87.0%、HumanEvalで87.2%のスコアを記録し、これらの分野で強力なパフォーマンスを発揮。
    • マルチモーダル推論の強化: MMMUで59.4%のスコアを獲得し、他の小型モデルに比べて優れている。

  • 弱み:

    • 特定タスクの改善余地:
      • 具体的な弱点:
        • 一部の高度な言語理解や生成タスクにおいては、特に長文のコンテキスト理解や高度なクリエイティブライティングなどでスコアが低め。
        • 特定の専門分野（例: 医療や法律など）のドメイン知識が必要なタスクに対しては、さらなるトレーニングとデータの補強が必要。
      • 改善の方向性:
    • リソース依存:
      • 具体的な課題:
        • モデルの高性能を維持するためには、最新の高性能なハードウェアが必要となる場合があり、特に低リソース環境ではパフォーマンスが劣ることがある。
      • 改善の方向性:
        • モデルのさらなる軽量化と最適化
        • リソースが限られた環境でも動作可能なアルゴリズムの開発

4.5 評価ベンチマークの説明

  • MMLU (Massive Multitask Language Understanding):
    • 総合的な言語理解能力を評価するためのベンチマーク。幅広いトピックにわたる複数のタスクを含む。
  • GPCQA (General Purpose Commonsense Question Answering):
    • コモンセンスに基づく質問応答能力を評価するベンチマーク。一般的な知識と論理的推論をテストする。
  • DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs):
  • MGSM (Math General Skills Measurement):
    • 数学的スキルを評価するベンチマーク。数学的推論と問題解決能力をテストする。
  • MATH:
    • 数学的問題解決能力を評価するベンチマーク。高度な数学的スキルを測定する。
  • HumanEval:
    • プログラムの生成と評価を目的としたベンチマーク。コーディングタスクに対するモデルの能力を評価する。
  • MMMU (Multimodal Multitask Unified Benchmark):
    • マルチモーダル推論能力を評価するベンチマーク。テキストとビジョンの両方を含む複数のタスクをテストする。
  • MathVista:

情報と数学的推論を組み合わせたタスクを含む。

4.6 Reasoning tasks、Math and coding proficiency、Multimodal reasoningの違い

  • Reasoning tasks:

    • 概要: 論理的推論と総合的な言語理解能力を評価。
    • 評価対象: MMLU、GPCQA、DROPなどのベンチマーク。
    • 特長: コモンセンス、論理的推論、多段階の情報処理能力が試される。

  • Math and coding proficiency:

    • 概要: 数学的推論とプログラミング能力を評価。
    • 評価対象: MGSM、MATH、HumanEvalなどのベンチマーク。
    • 特長: 数学的問題解決能力やコーディングスキルが試される。

  • Multimodal reasoning:

    • 概要: テキストとビジョンを組み合わせたマルチモーダル推論能力を評価。
    • 評価対象: MMMU、MathVistaなどのベンチマーク。
    • 特長: テキストと視覚情報を統合した総合的な理解と推論能力が試される。

5. ビジネスインパクト

5.1 コスト削減

  • インフラコストの削減:
    • 軽量モデルの採用によりクラウドコストを削減
    • エッジデバイスでの処理によりネットワークコストを削減
  • 運用コストの削減:
    • 自動化と効率化により運用コストを削減
    • リソースの最適配置

5.2 スケーラビリティ

  • 拡張性:
    • 多様な業界での応用可能
    • システム拡張に伴うパフォーマンス維持
  • 柔軟性:
    • カスタマイズ可能なソリューション提供
    • クライアントニーズに応じた調整

5.3 新しいビジネスモデルの創出

  • インテリジェントアシスタント:
    • 効率的なカスタマーサポートの実現
    • 自動応答システムの向上
  • リアルタイムデータ分析:
    • 予測モデルとリアルタイム分析の導入
    • ビジネスインサイトの提供

5.4 市場への影響

  • 市場競争力の強化:
    • コストパフォーマンスに優れたソリューション提供
    • 競争優位性の確立
  • 新興市場の開拓:
    • 新規アプリケーションと市場ニーズの対応
    • グローバル展開の可能性

6. まとめ

  • GPT-4o Miniの意義:
    • 小型でありながら高性能
    • コスト効率の高いインテリジェンスソリューションを提供
  • 今後の展望:
    • 広範なビジネスアプリケーションへの応用
    • 市場のニーズに応じた継続的な技術革新

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AIニュース　OpenAIの新AIモデルGPT-4oポルノフレーズで汚染

2024年5月にOpenAIは最新のAIモデル「GPT-4o」を発表した。高い処理能力が期待されていたが、中国語ユーザーからトレーニングデータに関する問題が指摘されている。トークンデータがスパムやポルノフレーズで汚染されているという報告が上がっている。

GPT-4oの中国語トークン問題

OpenAIが5月13日にリリースしたGPT-4oは、すぐに中国語話者から問題が指摘された。プリンストン大学のティアンラ・サイは、GPT-4oのトークンライブラリを調査し、上位100個の中国語トークンがほとんどギャンブルやポルノ関連のものであることを発見した。これらのトークンは、日常会話で使われるものではなく、モデルの性能に悪影響を及ぼす可能性がある。

トークンの重要性とその影響

LLM（大規模言語モデル）はテキストをトークンという単位で解析する。トークンが適切であるほどモデルの効率が向上し、応答時間やコストが削減される。しかし、GPT-4oの中国語トークンの多くが無意味なフレーズで構成されているため、モデルの性能が低下する可能性がある。サイの調査によると、長いトークンは不適切な内容を含むものが多く、モデルの信頼性に疑問を投げかけている。

新しいトークナイザーとその課題

GPT-4oは新しいトークナイザーを採用しており、多言語対応の強化を目指している。しかし、このトークナイザーのトレーニングデータのクリーニングが不十分であった可能性が高い。専門家は、このデータ問題がモデルのパフォーマンスに影響を与えていると指摘している。特に中国語において、GPT-4oがトークンの意味を適切に把握できず、誤った回答を生成するリスクが高まっている。

論文解説　AI言語モデル、マルチモーダル生成の調査研究

解説する論文

  • タイトル: LLMs Meet Multimodal Generation and Editing: A Survey
  • 著者: Yingqing He, Zhaoyang Liu, Jingye Chen, Zeyue Tian, Hongyu Liu, Xiaowei Chi, Runtao Liu, Ruibin Yuan, Yazhou Xing, Wenhai Wang, Jifeng Dai, Yong Zhang, Wei Xue, Qifeng Liu, Yike Guo, Qifeng Chen
  • 発表日: 2024年5月29日
  • 論文のリンク: LLMs Meet Multimodal Generation and Editing: A Survey

要約

専門外の人でも分かる要約

この論文は、大規模言語モデル（LLM）が画像、動画、3D、音声などのマルチモーダル生成と編集にどのように応用されているかを総合的に調査したものです。最新の技術進歩とその応用可能性について詳しく説明しています。

論文の新しいこと

この論文は、LLMのマルチモーダル生成と編集の分野における最新の技術と方法を体系的にまとめ、特にツールを使用したマルチモーダルエージェントについて詳述しています。また、AIの安全性と将来の応用についても議論しています。

実験内容と結果

  • 調査内容: 複数のドメインにおけるマルチモーダル生成と編集の手法を調査。
  • 結果: マルチモーダル生成の技術的要素とデータセットの利用に関する深い洞察を提供し、特に人間とコンピュータのインタラクションにおけるツール支援型マルチモーダルエージェントの有効性を示しています。

図の解説

マルチモーダルLLMの全体的なフレームワークを示しています。特に、異なるデータ形式（画像、音声、テキストなど）を統合して処理する流れを視覚的に説明しており、これにより各モジュールの役割と相互作用が明確に理解できます。

課題点

  • マルチモーダルデータの統合と一貫性の確保
  • 高品質な生成コンテンツの維持
  • AI安全性とバイアスの問題

展望

マルチモーダル生成技術のさらなる進歩と、AIを用いた創造的コンテンツ生成の新たな可能性を探索することが期待されます。また、AIの安全性と倫理的な問題に対する解決策が求められます。

キーワード

マルチモーダル生成 (Multimodal Generation)

異なる形式のデータ（画像、音声、動画など）を統合して生成する技術。

マルチモーダル編集 (Multimodal Editing)

既存のマルチモーダルデータを編集・修正する技術。

マルチモーダルエージェント (Multimodal Agents)

複数のデータ形式を利用して人間と対話したり、タスクを遂行するAIシステム。

ツール支援型生成 (Tool-Augmented Generation)

既存の生成モデルやツールを利用して、より高度な生成を行う手法。

AI安全性 (AI Safety)

AI技術の安全性と倫理的な使用に関する研究分野。

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論文解説　汎用サービスロボットのタスク計画にLLM

解説する論文

要約

専門外の人でも分かる要約

この研究は、汎用サービスロボットが自然言語で与えられた指示を正確に理解し、適切な行動を取るためのタスク計画手法を開発しています。具体的には、大規模言語モデル（LLM）を利用し、ロボットが正しいアクションシーケンスを生成できるようにしています。

論文の新しいこと

LLMの出力を制約付きプロンプトで生成し、さらに「例外処理モジュール」を導入してLLMの誤認識問題（ハルシネーション）に対処する手法を提案しています。

実験内容と結果

  • 評価方法: RoboCup@Home Command Generatorを用いて評価
  • 結果: 提案手法は、ロボットが指示を理解しタスクを実行する際に非常に高いパフォーマンスを示しました。

図は、提案された制約付きプロンプトと例外処理モジュールを組み合わせたタスク計画手法のアーキテクチャを示しています。具体的には、自然言語の指示がLLMに入力され、制約付きプロンプトを通じてアクションシーケンスが生成されます。その後、例外処理モジュールによって、生成されたアクションの正確性が検証され、不適切な部分が修正されます。このプロセスにより、ロボットは現実の環境で適切なタスクを実行することが可能になります。

  1. 自然言語入力: ユーザーからの指示が自然言語で入力されます。
  2. 制約付きプロンプト生成: LLMが指示に基づいて初期アクションシーケンスを生成しますが、このプロセスは特定の制約（例えば、現実的な制約やロボットの物理的能力）に基づいて調整されます。
  3. 例外処理: 生成されたアクションシーケンスが例外処理モジュールに渡されます。このモジュールは、シーケンスの誤りや非現実的なアクションを検出し、修正します。
  4. 実行: 最終的に、検証・修正されたアクションシーケンスがロボットに実行され、正確なタスクが遂行されます。

このプロセスにより、LLMを活用したロボットのタスク計画は高い精度と信頼性を持つことが可能となります。

課題点

  • LLMの誤認識問題の完全な解決には至っていない
  • リアルタイムでの処理効率の向上が必要

展望

提案手法の改善により、より複雑なタスクや動的な環境にも対応できる汎用サービスロボットの実現が期待されます。

まとめ

この論文は、LLMを利用したロボットのタスク計画における新しい手法を提案し、その効果を実証しています。制約付きプロンプトと例外処理モジュールの導入により、ロボットは自然言語で与えられた指示に対してより正確に反応し、実世界での適用性が向上します。今後の研究では、さらなる精度向上とリアルタイム処理の効率化が期待されます。

キーワード

LLM (Large Language Model)

自然言語処理において、高度な推論と生成能力を持つ大規模なニューラルネットワークモデル。

制約付きプロンプト (Constrained Prompt)

LLMの出力を特定の条件や制約に基づいて生成する方法。これにより、生成されるタスク計画の精度が向上します。

例外処理モジュール (Exceptional Handling Module)

LLMが生成したタスク計画の誤りを検出し修正するモジュール。現実の環境に適合するよう出力を調整します。

RoboCup@Home

家庭内でのサービスロボットの性能を評価する競技会。自然言語による指示の理解と実行を競います。

ハルシネーション (Hallucination)

LLMが実際の事実や入力に基づかずに生成する誤った出力。タスク計画の精度を低下させる要因。

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