[TU-D-2] LLMの嘘：ハルシネーション解説

[6C4-1350-1add] チュートリアル

三島惇也，北村拓斗，桑原悠希，高橋巧実，鈴木優（岐阜大学）

対象：LLMに興味を持っており、これから勉強したいと考えている学部生、大学院生

Llama2やGPT4をはじめとするLLM(Large Language Model)が登場し，パラダイムシフトが起きた．ChatGPTやGitHub copiloteをはじめとするLLMを用いたサービスを利用する人が増えてきた．LLMは様々なタスクで高い性能を示すが，LLMは嘘（ハルシーネーション）を生成することもある．本チュートリアルでは，LLMのハルシネーションに焦点を当てる．LLMの構築方法からハルシネーション解消に向けたアプローチまでを解説する．少しでもLLMをわかって（わかった気になって）くれると嬉しい．また，本チュートリアルは学生が主導して行う．今回の試みが将来的に，学生によるチュートリアル発表が行われる契機となり，本研究会の発展や学生間の交流につながることを我々は期待している．