小規模LLMの6種類の幻覚問題を解決する：実践ガイド このブログでは、10億単位のパラメータを持つLLaMAモデルを用いて、小さな言語モデルにおける幻覚問題の解決方法を紹介します。幻覚にはさまざまなタイプがあり、それぞれに対応するためのテクニックについて説明します。データセットによって対応策は異なるため、本記事では概念とコードのガイドを併せて提供し、問題解決の具体的手順を理解できるようにします。 1. 事実誤認の修正：RAGの活用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、事実に基づいた回答を生成するために、事前トレーニングされたモデルに外部の情報を追加する手法です。これにより、モデルの出力が現実世界のデータと一致するようになります。 2. 時系列の誤り修正：時系列に配慮したプロンプティング モデルに時間に関する情報を提供することで、過去や未来の出来事を正確に扱うことができます。時系列に配慮したプロンプトを使用することで、時間に関連する幻覚を抑制できます。 3. 文脈の問題：Lookback Lensの利用 モデルの生成結果が前面文脈と合致しているか確認するための手法として、Lookback Lensがあります。これにより、文脈の一貫性を保つことが可能になります。 4. 言語の問題：意味的一貫性フィルタリング 生成された文章が意味的に整合性があるかどうかをチェックする手法で、Semantic Coherence Filtering（意味的一貫性フィルタリング）があります。これにより、意味的に不自然な出力をフィルタリングできます。 5. 内在的な問題：矛盾点の検出 モデルが出力内で自己矛盾していないか確認することも重要です。Contradiction Checking（矛盾点の検出）は、出力内の矛盾を見つけるためのテクニックです。 6. 外部的な問題：コピーポイントメカニズム モデルが既存のテキストから情報を直接取り込むことで、外部の情報源との一致性を保つことができます。Copy/Pointer Mechanismは、適切な情報の引用を行うための手法です。 結論 小規模な言語モデルでも、適切なテクニックを用いることで多种な幻覚問題を緩和できます。本ガイドで紹介した手法を自分のデータセットに適用することで、より精度の高いテキスト生成を実現することが可能です。