LLMとハルシネーション―基礎と対策

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LLMとハルシネーション―基礎と対策

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  • サイズ A5判/ページ数 320p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784274233616
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

出版社内容情報

はたしてなぜ生成AIは嘘をつくのか?
ハルシネーションの原理とその対策を一からわかりやすく解説

生成AIを利用する際に最も厄介な問題となるのがハルシネーション(hallucination)です。ハルシネーションは幻覚とも呼ばれる現象で、一見もっともらしいのに、まったく正しくない文章が生成されることをいいます。これによって、実際にはありもしない発言や事実が大量につくり出され、SNSなどで拡散されて私たちの社会や認識を大きくゆがめてしまっています。これからの情報系エンジニアにとって、ハルシネーションの対策に必要な知見やスキルは非常に重要です。
本書では、ハルシネーションに挑むための土台となるべき自然言語処理や機械学習の基礎的な知識や、「言語の正しさ」に関する基本的な知見から解説しています。そして、現時点で考えうる現実的な対策法について解説しています。また、本分野で著名な数理モデルについて、その当初の目的や経緯をできるだけわかりやすく解説しています。
AI関連の技術は日進月歩で進歩していますが、エンジニアにとって重要なことは流行に乗り遅れないことより、少しずつ自分の引き出しを増やしていくことであると考えられます。この観点から、本書では「スタンダードな手法への手っとり早い入門」という以上の価値を提供できるように心がけています。


【目次】

第1章 自然言語処理の基礎
第2章 統計学と機械学習の基礎
第3章 Transformerと大規模言語モデル
第4章 ハルシネーションの基礎
第5章 ハルシネーション対策の基礎
第6章 外部知識活用にもとづく生成
第7章 ハルシネーションの検出

目次

1 自然言語処理の基礎
2 統計学と機械学習の基礎
3 TransformerとLLM
4 ハルシネーションの基礎
5 ハルシネーションの抑制
6 外部知識活用にもとづく生成

著者等紹介

橘秀幸[タチバナヒデユキ]
国立情報学研究所 大規模言語モデル研究開発センター特任研究員。亜細亜大学 非常勤講師。2008年東京大学 工学部 計数工学科 卒業。2025年4月より現職

稲原宗能[イナハラムネヨシ]
株式会社PKSHA Technology。2014年東京大学 工学部 電子情報工学科 卒業。2018年より現職

〓〓環[タカサキメグル]
株式会社PKSHA Technology。2021年東京大学 工学部 電子情報工学科 卒業。2023年4月より現職

福地成彦[フクチアキヒコ]
SB Intuitions株式会社 Chief Research Enginner。2019年東北大学 理学部 物理学科 卒業。2024年5月より現職(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

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