Deep Dive

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LLMのハルシネーションは「どの構成要素が原因か」特定できる — アーキテクチャ帰属フレームワークが示す、データ浄化だけでは解決しない理由

9月7日、Md. Rejaul Korim Sadiらが「From Architecture to Output: Structural Origins of Hallucination in Large Language Models and the Amplifying Role of Data」と題した論文を公開した。LLMのハルシネーション（幻覚）をモデルアーキテクチャの構成要素レベルに帰属させるための分類・検証フレームワークを提案しており、「データを綺麗にすればハルシネーションは解決する」という通念に対して実証的な留保を突きつける内容だ。

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monoist.itmedia.co.jp

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japan.zdnet.com

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xenospectrum.com

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internet.watch.impress.co.jp

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LLMの思考能力向上：推論時コンピュートの仕組みと活用戦略

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