夢と現実の間：生成テキストと幻覚

夢と現実の接点：テキストと幻覚の謎' (Yume to genjitsu no settan Tekisuto to maboroshi no nazo)

 

デジタル時代において、人工知能の驚異は私たちの相互作用、仕事、さらには思考の仕方まで変えてしまいました。 

プレイリストをキュレートする音声アシスタントから、市場のトレンドを予測する予測アルゴリズムまで、AIは私たちの日常生活にシームレスに統合されています。 

しかしこのような技術の進展には欠点もあります。 

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大規模言語モデルまたはLLMは、提供されたプロンプトに基づいてテキストを生成するために訓練された機械学習モデルです。良い応答を生成するために、モデルは訓練フェーズ中に保持されたすべての知識を活用します。 

最近のLLMは、あらゆる種類のユーザープロンプトに納得できる応答を生成するなど、印象的で増加する能力を示しています。 

しかし、LLMはテキストを生成する際にもかかわらず、その生成が正確かどうかを判断するのは難しいです。 

これが一般的に幻覚として知られるものです。 

しかし、これらの幻覚とは何であり、それがAIの信頼性や有用性にどのような影響を与えるのでしょうか？

 

LLMの幻覚の謎

 

LLMはテキスト生成、翻訳、クリエイティブコンテンツなどにおいて、真の才能を発揮します。 

しかしながら、LLMにはいくつかの重要な制約があります：

1. 使用されるデコード技術によっては、退屈で結束力を欠き、単調な繰り返しに陥る可能性がある出力が生成されることがあります。
2. 彼らの知識基盤は「静的」な性質を持ち、シームレスな更新には課題を提供します。
3. 一般的な問題は、意味不明または正確ではないテキストの生成です。

最後のポイントは幻覚と呼ばれ、それは人間のAIによって拡張された概念です。 

人間にとって、幻覚とは、想像上のものであるにもかかわらず現実として認識される経験を表します。この概念はAIモデルにも広がり、幻覚とされるテキストが正確に見えるが実際には間違っているというものです。

LLMの文脈では、「幻覚」とは、モデルが不正確、意味不明、実在しないテキストを生成する現象を指します。 

  

LLMはデータベースや検索エンジンのように設計されていないため、応答の際に特定のソースや知識を参照しません。 

おそらくほとんどの人は思っているかもしれません… それはどのように可能なのでしょうか？ 

実際には、これらのモデルは与えられたプロンプトに基づいてテキストを生成します。生成された応答は常に特定のトレーニングデータによって直接裏付けられているわけではありませんが、プロンプトの文脈と一致するように作成されています。

簡単に言えば：

彼らは事実と異なる情報を自信を持って出力することがあります。

 

幻覚の種類を解読する

 

人間の幻覚の特定は常に大きな課題でした。この課題は、信頼性のある基準を比較するための限られた能力を持つことがさらに複雑になります。 

大規模言語モデルからの出力確率分布などの詳細な洞察は、このプロセスを支援することがありますが、そのようなデータは常に利用できるわけではなく、さらなる複雑さをもたらします。

幻覚検出の問題は未解決のままであり、現在も研究の対象です。 

1. 明白な虚偽: LLMは存在しない出来事や人物を思い浮かべることがあります。

2. 過度に正確: それらは過剰情報を提供し、機密情報が広まる可能性があります。

3. 意味不明: 時には、出力が純粋な無意味なものになることがあります。

   なぜこれらの幻覚が発生するのでしょうか？

 

なぜこれらの幻覚が発生するのでしょうか？

 

原因は訓練データにあります。LLMは広範なデータセットから学習するため、データが不完全、時代遅れ、または矛盾していることがあります。これにより、特定の単語やフレーズを不正確な概念と関連付けることで、LLMは迷子になることがあります。

さらに、データの膨大さから、LLM（Language Model）は生成された情報を検証する明確な「真実の情報源」を持たない場合があります。

 

幻覚を利用する

 

興味深いことに、これらの幻覚は見かけ上の利益となることがあります。創造性を求めている場合、ChatGPTのようなLLMは幻覚を見せてくれるでしょう。

  

ユニークなファンタジーのストーリープロットを求める場合に、既存のものの複製ではなく新鮮な物語が欲しいと思うでしょう。

同様に、ブレスト中に幻覚はさまざまなアイデアを提供してくれます。

 

幻惑を軽減する

 

幻覚に対処するには、まず意識することが重要です。以下に、それらを抑えるためのいくつかの戦略を紹介します：

• 一貫性のチェック：同じ促しに対して複数の応答を生成し、比較します。
• 意味の類似性のチェック：生成されたテキスト間の意味の類似性を測定するBERTScoreなどのツールを使用します。
• アップデートされたデータでのトレーニング：トレーニングデータを定期的に更新して関連性を確保します。特定の分野でGPTモデルのパフォーマンスを向上させるためにモデルを微調整することもできます。
• ユーザーへの認識：ユーザーに幻覚の可能性や情報の相互参照の重要性について啓発します。

そして最後に、最も重要なのは…探索です！

本記事ではLLMの幻覚に関する基礎を築きましたが、あなたやアプリケーションにとっての意味は大きく異なるかもしれません。

また、これらの現象の解釈が必ずしも現実に一致しない可能性もあります。LLMの影響を完全に把握し、価値を認識するためには、LLMについて詳しく探求することが重要です。

 

まとめ

 

特にLLMのようなAIの旅は未知の航海に似ています。可能性の無限な海は興奮を引き起こしますが、迷妄に惑わされないようにすることが重要です。

これらの幻覚の性質を理解し、それらを緩和する戦略を実施することで、私たちは常に進化し続けるデジタルランドスケープにおいてAIの正確さと信頼性を確保し、その変革の力を活用し続けることができます。

[Josep Ferrer](https://www.linkedin.com/in/josep-ferrer-sanchez)はバルセロナ出身のアナリティクスエンジニアです。彼は物理工学を卒業し、現在は人間の移動に応用されるデータサイエンスフィールドで働いています。彼はデータサイエンスとテクノロジーに焦点を当てたパートタイムのコンテンツクリエイターであり、LinkedIn、Twitter、またはVoAGIで彼と連絡を取ることができます。

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