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ITER-AHMCL：反復的モデルレベル対照学習による大規模言語モデルの幻覚

（ハルシネーション）低減（ITER-AHMCL: ALLEVIATE HALLUCINATION FOR LARGE LANGUAGE MODEL VIA ITERATIVE MODEL-LEVEL CONTRASTIVE LEARNING）

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田中専務

拓海先生、最近の論文で「幻覚（ハルシネーション）」を減らす手法が出たと聞きました。現場で本当に使える技術でしょうか。費用対効果や導入の現実性が気になります。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。結論だけ先に言うと、この論文の手法は「幻覚を減らしつつ、元の言語能力を壊さない」ことを目指しているんですよ。

田中専務

それはいい。ですが「幻覚（ハルシネーション、hallucination）」って要するにAIがウソをつくということですか？現場で使わせると信用問題になりそうで怖いんです。

AIメンター拓海

まさにそうです。幻覚（hallucination）は事実と異なる情報を生成してしまう現象で、品質と信頼性に直結します。今回の手法はこのリスクを下げるために、正例と負例のモデルを使って

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
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