LLMとハルシネーション ―基礎と対策― 電子書籍版

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専門書　コンピューター
作品内容
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。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，これまで研究されてきたハルシネーションの検出方法や，LLMの学習方法および構造の改善，RAGや外部モデルの利用によるハルシネーション対策について解説しています．　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．Chapter 1　自然言語処理の基礎1.1　自然言語処理とは1.2　トークン化と分散表現1.3　言語モデル1.4　自然言語処理の評価指標1.5　言語の研究の歴史Chapter 2　統計学と機械学習の基礎2.1　帰　納2.2　統計的推測2.3　強化学習2.4　さまざまな生成AIChapter 3　TransformerとLLM3.1　Transformer登場の背景3.2　Transformerの内部構造3.3　学　習3.4　TransformerによるLLM3.5　ChatGPT3.6　さまざまな大規模言語モデルChapter 4　ハルシネーションの基礎4.1　ハルシネーションとは4.2　事実性／忠実性4.3　内在型／外在型4.4　文や知識の正しさとは4.5　ハルシネーションの発生源4.6　ハルシネーションの検出と評価4.7　ハルシネーションに関する評価ベンチマークChapter 5　ハルシネーションの抑制5.1　学習データの改善5.2　デコーディング方法の改善5.3　モデル構造の改良5.4　プロンプトエンジニアリングChapter 6　外部知識活用にもとづく生成6.1　検索を組み合わせた生成6.2　疎ベクトル検索6.3　密ベクトル検索6.4　知識データベース6.5　RAGの発展的な話題6.6　ツール拡張生成