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:
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
ハルシネーションの検出と推定方法に関する研究
 | ディープラーニングG検定公式テキスト／日本ディープラーニング協会／山下隆義／猪狩宇司【3000円以上送料無料】 価格:3080円 |
 | ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）最強の合格テキスト［第2版］ ［徹底解説 良質問題 模試（PDF）］ [ ヤン ジャクリン ] 価格:2970円 |
