言語モデルにおける幻覚の理解

大きな言語モデル（LLMs）は、信じられるような関連性のあるテキストを生成できるツールなんだ。でも、これらのモデルは時々間違った情報や誤解を招く情報を作り出すことがあって、それが「ハルシネーション」って呼ばれるんだ。この記事では、このハルシネーションを理解するために、生成されたテキストが特定の空間、つまり埋め込み空間でどのように表現されるかを見ていくよ。

#ハルシネーションって何？

LLMsにおけるハルシネーションは、生成されたテキストが真実ではなかったり、話題と関係のない情報を含んでいる場合を指すんだ。これは、これらのモデルが提供する情報の信頼性や有用性に影響を及ぼす重大な問題なんだ。研究者たちは、要約、質問への回答、コンテンツの翻訳など、さまざまなタスクでこのハルシネーションを減らす方法を見つけ始めているよ。

#ハルシネーション対策の現状

ハルシネーションの問題に対処するためにいくつかの戦略が浮上してきたよ。よくある方法の一つはファクト検証。この方法は、モデルの出力の真実性を外部の情報を使って確認するものだ。他の方法は、モデルの内部の動作にアクセスせずにハルシネーションを検出する方法を探るもので、これらのシステムはしばしばブラックボックス的に運用されるからね。

1つのアプローチでは、モデルに自分の応答の正確性を評価させる方法がある。また、複数の応答を生成して、それらの不一致を使ってハルシネーションを特定する方法もあるんだ。いくつかの研究では、ハルシネーションは単にトレーニングが悪かったからだけではなく、モデルがどのように応答を生成するかにも関連していることが示唆されているよ。

#表現の役割を再考する

この研究では、ハルシネーションの問題が単に生成に関するものだけではないという考えに挑戦するよ。LLMsによって生成されたテキストが埋め込み空間でどのように表現されているかに注目しているんだ。この表現は、ハルシネーションがなぜ発生するのかを理解する上で重要なんだ。

私たちは、生成されたテキストと実際のテキストが埋め込み特性の観点でどう違うのかを分析するために、動的モード分解（DMD）という特定の技術を使うよ。DMDは通常、時間に対するシステムの変化を見ていくけど、私たちは文の間でテキストの埋め込みがどう変化するかを調べるために使うんだ。

#DMDの説明

DMDは、複雑なシステムをよりシンプルな部分に分解するための方法なんだ。多くの場合、これらのシステムがどう動いているかの詳細は明確ではないけど、DMDはその振る舞いを近似するのに役立つよ。この技術はテキストデータから行列を作成し、そのデータ内のパターンを見つけることを含んでいるんだ。

分析では、いくつかの文で構成された段落を見て、埋め込み（数学的形式での単語の表現）がその文の間でどう変わるかを調べるよ。

#テキストへのDMDの適用

生成されたテキストと実際のテキストにDMDを適用するために、段落の文から埋め込みで埋められた行列を作成するんだ。これにより、これらの埋め込みがどのように進化するかを調べることができるんだ。まるで物理システムの動きのダイナミクスを分析するかのようにね。

#生成されたテキストと実際のテキストの比較

分析のために、私たちは伝記記事のセットをソースとして使い、LLMによって生成された情報をこれらの記事からの実際の内容と比較したよ。生成された各文は、その正確性に基づいてラベル付けされる：大きな不正確、小さな不正確、または正確だ。

段落のすべての文を処理し、情報を表す埋め込み行列を作成したんだ。生成されたテキストと実際のテキストの埋め込みのランクを比較することで、パターンが見えてくるんだ。

#DMD分析からの発見

DMD分析によって、実際のテキストは言語モデルによって生成されたものよりも埋め込みのランクが高いことがわかったんだ。このランクは、埋め込みに含まれるユニークな情報の数を示しているよ。正確ではない文を詳しく見てみると、生成されたテキストのエラーはこの低いランクに関連していることがわかった。

さらに、不正確な生成サンプルに関連する埋め込みのモード、またはパターンは、実際のテキストに比べて変動が少ないことがわかった。このパターンは、LLMが不正確な情報を生成するとき、実際のテキストに存在する複雑さをキャッチできていないことを示唆しているよ。

#埋め込みのダイナミクス

埋め込みモードのダイナミクスと、その文における振る舞いも調べたよ。正確なサンプルと小さな不正確なサンプルにおいて、いくつかのモードで一貫した減少が見られ、埋め込みの振る舞いが安定していることを示しているんだ。

対照的に、大きな不正確な場合、特定のモードは文の間でほとんど変化せず、常に間違った情報が続いてしまう。この振る舞いは、利用可能なモードの数、つまりユニークなパターンが、生成されたテキストが正確かどうかに重要な役割を果たしていることをさらに確認しているよ。

#結論

この分析は、大きな言語モデル内でテキストがどう表現されるかの重要性を強調しているんだ。埋め込みパターンをよりよく理解することで、生成されたテキストにハルシネーションがなぜ発生するのかを見ていけるようになるよ。私たちの発見は、ハルシネーションがモデルがどのように回答を生成するかだけでなく、彼らが使用する表現の本質にも関連していることを示唆しているんだ。

将来的な研究が、テキストの促し方や生成方法の異なる側面が出力の質にどのように影響を与えるか探求する必要があるよ。さまざまなデータセットや異なる文脈を見て、ハルシネーションを減らし、大きな言語モデルの信頼性を高めるためのより深い洞察を見つけることを目指しているんだ。

#次の研究のステップ

この研究を基に、さらなる研究が追加のデータセットや異なる促しの方法を探求して、埋め込みやハルシネーションの存在にどのように影響を与えるかを見ていく必要があるよ。アプローチを洗練し、調査を続けることで、大きな言語モデルの性能を改善し、提供する情報が正確で信頼できるものになるように、より効果的な方法を見つけられるといいな。