ResearchTweetShareHatenaLLMは知識が不足しているときに不正確な出力をしてしまうことがあります。知識を足すために検索を活用する手法(RAG)では、「検索結果の正確性」が鍵となります。そこでGoogleなどの研究者らは今回、モデルが検索した結果の信頼性を評価する手法を提案しています。不正確だと思われる場合には補完することで、より正確な文章生成を実現する仕組みになっています。研究者らが行った評価実験により、本手法の性能が実証されています。HR」を開始しました!登録後はオファーを受け取るだけのシンプルなサービスです!現在、期間限定で、ギフト券が必ずもらえる新規登録キャンペーンも行っています。背景LLMは文章生成などを中心に様々なタスクで優れた能力を発揮しますが、誤った情報や知識を出力してしまう「ハルシネーション」という問題を抱えています。Generation」が出現しました。Metaなどの研究者らによる2020年の考案に端を発するものです。RAGは有効な手段ではあるものの、取り込んだ文書が間違っていた場合、かえって誤りを助長するという課題があります。最近の研究では、必要な時に必要な外部知識を取り込むなど、RAGの改善が進められています。これまで、「RAGをより便利に」「そもそも使うべきか」という点を中心に探求されてきました。Generation)」を提案しています。CRAGの利点は以下にようにまとめられるとのことです。不正確な情報を排除し、信頼できる情報のみを使用する取得された情報から重要な情報のみを抽出し、不要な部分を削除する他のLLM手法と容易に統合することができ、さまざまなタスクに適用することができる本記事では詳細を紹介します。当サイトの利用にはAIDBのアカウントが必要です。記事の購読には、アカウント作成後の決済が必要です。※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。AIDBとはプレミアム会員(記事の購読)について■サポートのお願いAIDBを便利だと思っていただけた方に、任意の金額でサポートしていただけますと幸いです。