「意味的不確実性」とはどういう意味ですか？
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セマンティックアンサーティンティは、言語モデル（LM）がテキストを生成する際の疑問や自信の欠如を指すんだ。LMが次に使うべき言葉やフレーズに迷うと、間違った情報や誤解を招く情報、いわゆるハルシネーションが増えちゃう。この不安定さは生成されたテキストの信頼性に影響を与えて、いろんなアプリケーションでの利用を妨げることがあるよ。
セマンティックアンサーティンティの原因
予測の不確実性：これはモデルが次の言葉の正確な意味を判断するのが難しいから生じるんだ。LMが何を言うべきかわからないと、間違った文を作っちゃうことがある。
コンテキストの対立：モデルがトレーニング中に学習した情報が新しいコンテキストと矛盾すると、混乱が生じるんだ。モデルは新しい情報に適応するのが難しくなって、すでに知ってることと対立しちゃう。
セマンティックアンサーティンティに対処する重要性
セマンティックアンサーティンティを減らすことは、LMをもっと信頼できるものにするためにめっちゃ重要なんだ。LMが正確で信頼性のある情報を提供できるようになると、教育やカスタマーサービス、コンテンツ作成の分野でより良く使われるようになるよ。ハルシネーションの発生を減らして、より明確なコミュニケーションを確保するために、モデルがテキストを生成する方法を測定・改善する新しい手法が開発されてるんだ。