大規模言語モデルは自身のHallucinationを検知できるか？

る．しかし，この手法はLLMとは別に知識ベース大規模言語モデルは，流暢で説得力のある応答やretrieverなどの外部モジュールが必要なので，すを生成できるが，hallucinationを引き起こすことべてのユーザが手軽に使えるとは限らない．がある．本研究では，大規模言語モデルが自身のLLMが自身で生成した誤情報を検知することはhallucinationを検知できるか検討する．hallucination困難だと考えられるが，LLMをhallucination検知器検知をある文の真偽判定タスクとして定式化し，として使うことができれば次に挙げるメリットがLLMのhallucination検知性能を測るフレームワークある．LLMをhallucination検知器として用いる手法を提案する．また，LLMのパラメータから上手く知は，内部状態にアクセスできないLLMにも適用で識を引き出すためにChain-of-Thoughtを用いる真偽きる．さらに，外部モジュールが不要なので，すべ判定手法も提案する．実験の結果，GPT-3.5Turboはてのユーザが手軽に使える．よって，本研究では以自身のhallucinationを58.2%検知することができ，下のリサーチクエスチョン(RQ)に取り組む:LLM検知率はLLMのパラメータに内包されている知識は自身のhallucinationを検知できるか？量に関係することが明らかになった．本研究では，hallucination検知をある文の真偽判定タスクとして定式化し，LLMのhallucination検知性