もはや夢じゃない？大規模言語モデルの新たな探求

2023年9月5日（現地時間）、OpenAIは大規模言語モデル（LLM）における「幻想」についての革新的な論文を公開しました。この論文では、ChatGPTやGPT-4などのモデルがなぜ時には誤った情報を生成するのか、その根本的な理由を究明しています。

ラボでの実験が示す「誤情報生成」のメカニズム

この論文によると、著者であるアダム・タウマン氏は、言語モデルが誤った応答をする際の具体的なケーススタディを紹介しています。例えば、モデルが誕生日に関するクエリに対して「03-07」「15-06」「01-01」といった異なる日付を生成し、意図しない情報を信頼満々に提供してしまう現象を分析しています。

未来のGPT-5に向けた信頼性の向上

OpenAIによると、次世代モデルであるGPT-5では、幻想の発生率が大幅に減少する見込みです。しかし、依然として誤情報の生成という問題が残っていることを認識し、引き続き改善に努めていくそうです。

新たなアプローチで未来を切り開く

論文では、言語モデルの幻想を改善するための具体的な手法として、「前学習段階」での学びの強化が提案されています。例えば、誕生日クエリにおける正確な情報を学習させることで、モデルの信頼性を向上させることができるというのです。

評価法の見直しがカギか？

今後、OpenAIは「誤差が見られないパターン」と「正確さを問うていた時点での評価基準」を明確にすることで、言語モデルの信頼性を高めていく必要があるとしています。また、誤情報生成における機会論的なアプローチがより重要視されることでしょう。

実際のデモによる検証

さらに、OpenAIは実際のデモを通じて、モデルが直面する評価の信頼性をリアルタイムで確認することも進めています。この取り組みは、モデルが常に信頼できる情報を提供できるようにするための重要なステップです。

まとめ

OpenAIの新たな論文は、言語モデルの未来に向けた大きな一歩です。幻想を克服し、信頼性の高い情報提供を目指す姿勢は、AI技術の進展において極めて重要です。今後の進展が非常に楽しみです！