AI 幻覚とは、AI モデル、特に大規模言語モデル (LLM) が、真実であるように見えるが、間違っているか、入力とは無関係な情報を生成するインスタンスを指します。この現象は、誤った情報や誤解を招く情報の拡散につながる可能性があるため、重大な課題を引き起こします。
これらの幻覚はランダムなエラーではなく、多くの場合次のような原因で発生します。
- モデルをトレーニングするデータの複雑な相互作用、
- モデルのデザイン、
- モデルがプロンプトを解釈する方法。
したがって、AI の幻覚に対処することは、AI システムの信頼性にとって重要になります。正確さと事実の正確さが必要なアプリケーションでは不可欠です。これをさらに詳しく理解しましょう。
AI幻覚の原因
AI の幻覚は、次のようなさまざまな要因から発生する可能性があります。
不十分なトレーニング データによる AI の誤った解釈
トレーニング データの品質、多様性、代表性は、AI モデルが入力をどのように解釈し、応答するかに影響します。トレーニング データが不十分または偏っていると、AI モデルが誤ったまたは誤解を招く出力を生成する可能性があります。 適切なトレーニング データを選択することが重要です モデルが主題をバランスよく包括的に理解できるようにするため。
過学習による機械学習エラー
過学習は、AI モデルが制限されたデータセットでトレーニングされるときに発生します。これにより、モデルは一般化を学習するのではなく、特定の入力と出力を記憶します。この一般化の欠如により、新しいデータに遭遇したときにモデルが幻覚を引き起こす可能性があります。
慣用句やスラングによる AI の解釈エラー
AI モデルは、トレーニング データで遭遇したことのないイディオムやスラング表現に苦戦する可能性があります。この不慣れさが AI 出力の異常につながる可能性があります。
敵対的攻撃による AI データの歪み
AI を誤解させたり混乱させたりするために意図的に設計されたプロンプトを伴う敵対的な攻撃は、幻覚を引き起こす可能性があります。これらの攻撃は、モデルの設計とトレーニングの脆弱性を悪用します。
悪いプロンプトエンジニアリング
AI モデルにプロンプトをどのように構築して提示するかは、その出力に大きな影響を与える可能性があります。曖昧またはあいまいなプロンプトは、モデルが幻覚を見せたり、無関係または不正確な情報を生成したりする可能性があります。逆に、明確なコンテキストと指示を提供する適切に構成されたプロンプトは、モデルがより正確で関連性の高い応答を生成するように導くことができます。
AIの幻覚を軽減するテクニック
AI モデル、特に大規模な言語モデルにおける幻覚を軽減するには、次のような技術戦略を組み合わせる必要があります。
モデルパラメータの調整
温度パラメータを 0 に設定すると、より正確な結果が得られます。温度は、モデルの応答生成のランダム性を制御します。温度が低いということは、モデルが最も可能性の高い単語やフレーズを選択して、より予測可能で信頼性の高い出力を得ることができることを意味します。この調整は、事実の正確さと一貫性が必要なタスクに特に役立ちます。
外部ナレッジベース
検証に外部データ ソースを利用すると、生成エラーを大幅に減らすことができます。最新の検証済み情報をモデルに提供することで、応答を生成するときにこの外部データを参照できます。このアプローチは、純粋に生成的な問題を、提供されたデータに基づいたより単純な検索または要約タスクに変換します。
Perplexity.ai や You.com などのツールは、LLM 出力を合成することでこの方法の有効性を実証します。 多様なデータ 外部ソースから取得。
ドメイン固有のデータによる微調整
ドメイン固有のデータを使用してモデルをトレーニングすると、モデルの精度が向上し、幻覚が軽減されます。このプロセスでは、特定の分野またはトピックに関連するパターンと例をモデルに公開します。こうすることで、出力をターゲット ドメインに合わせることができます。
このような微調整により、モデルは状況に応じてより適切で正確な応答を生成できるようになります。医療、法律、金融などの特殊なアプリケーションでは不可欠です。
プロンプトエンジニアリング
プロンプトのデザインは、幻覚を軽減する上で重要な役割を果たします。明確でコンテキストが豊富なプロンプトにより、AI モデルがより効果的にガイドされます。これにより、AI の誤解や曖昧さを軽減し、適切で正確な応答を生成するようにモデルを方向付けることができます。
必要な情報を明確に指定し、必要なコンテキストを提供すると、モデルが無関係または不正確な出力を生成する可能性が低くなります。
幻覚を軽減するための高度な戦略
次の 3 つの高度な方法を活用して、大規模な言語モデルにおける AI 幻覚を軽減できます。
検索拡張生成 (RAG)
この方法では、LLM の生成機能と、知識ベースとして機能するベクトル データベースが結合されます。クエリが入力されると、モデルはそれを意味ベクトルに変換し、類似したベクトルを持つドキュメントを取得します。
次に、LLM はこれらのドキュメントと元のクエリを使用して、より正確で文脈に関連した応答を生成します。 RAG は基本的に、LLM に次の形式を装備します。 長期記憶。これにより、LLM は外部データにアクセスして統合できるようになります。
思考連鎖プロンプトによる推論
LLM は、トランスフォーマーの進歩により、単語予測、情報の要約、データ抽出などのタスクに優れています。また、計画を立てたり、複雑な推論をしたりすることもできます。
思考連鎖のプロンプトは、LLM が複数のステップの問題をより管理しやすいステップに分解するのに役立ちます。複雑な推論タスクを解決する能力が向上します。この方法は、ベクトル データベースからの例を組み込むことで強化され、LLM が利用できる追加のコンテキストと例が提供されます。結果として得られる回答は正確であり、その背後にある推論も含まれており、今後の回答を改善するためにベクトル データベースにさらに保存されます。
反復クエリ
このプロセスには、LLM とベクトル データベース間の反復的な対話を促進する AI エージェントが含まれます。エージェントは質問を使用してデータベースにクエリを実行し、取得した同様の質問に基づいて検索を絞り込み、応答を要約します。
要約された回答に満足できない場合は、このプロセスが繰り返されます。 Forward-Looking Active Retrieval Generation (FLARE) に代表されるこの方法は、複数回の反復を通じてクエリと応答を段階的に改良することで、最終的な回答の品質を向上させます。
まとめ
AI モデルで幻覚を克服するには、多面的なアプローチが必要です。技術的な調整と高度な推論戦略を融合させる必要があります。緩和方法を統合すると、AI 応答の精度と信頼性が大幅に向上します。これらの戦略は、AI の幻覚という差し迫った問題に対処し、将来的にはより堅牢で信頼できる AI システムへの道を切り開きます。
