LLMの「文脈的ハルシネーション」を検出する新手法が登場

大規模言語モデルにおける文脈的ハルシネーションとは何か？

大規模言語モデル（LLM）における文脈的ハルシネーションは、システムが流暢かつ論理的に見える回答を生成しながらも、提供されたソース資料とは事実上の関連性がない場合に発生する。学習データに基づく一般的なハルシネーションとは異なり、これらのエラーは、出力を取得された文脈に紐付ける「グラウンディング（接地）」の失敗を特に対象としており、技術的または専門的な環境において、微細ながらも危険な誤情報につながる。

エンタープライズ環境における大規模言語モデルの台頭は、検索拡張生成（RAG）フレームワーク内の重大な「信頼性のギャップ」を浮き彫りにした。RAGはモデルを外部データに接地させるよう設計されているが、モデルが入力で提供された特定の事実よりも自身の内部の確率分布を優先すると、文脈的ハルシネーションが持続する。この現象は、生成された虚偽がソース資料のスタイルやトーンを模倣することが多いため、人間のユーザーが退屈な手動検証なしに特定するのが難しいという点で、特に問題となる。

研究者のWei Liu、Yulan He、およびZhanghao Huは、これらのエラーが単なるランダムな不具合ではなく、モデルがフォーカスをどのように管理しているかに関連していることを特定した。この問題を解決しようとするこれまでの試みは、モデルの出力の分散やエントロピーを測定するといった「粗い」検出方法に依存していた。しかし、これらの指標では、モデルが文脈の把握を失い、内容を捏造し始める際に生じる、瞬間ごとの微妙な不安定性を捉えられないことが多い。

なぜ大規模言語モデルにおいてアテンション・シグナルがハルシネーションを示すのか？

アテンション・シグナルがハルシネーションを示すのは、それがモデルがソーステキストの特定のトークンに出力をいかに「接地」させているかを直接示すマップとして機能するためである。これらのアテンションの重みが拡散したり、急激で不安定な変動を示したりする場合、それはモデルが関連する証拠に焦点を合わせるのをやめ、言語的な一貫性を維持するために情報を捏造していることを示唆している。

大規模言語モデルの内部アテンション・メカニズムはスポットライトのように機能し、入力のどの部分が次に生成される単語に最も関連しているかを決定する。健康的で事実に基づいた正確な生成プロセスでは、このスポットライトは安定しており、証拠に焦点を合わせ続ける。しかし、ハルシネーションが発生すると、このスポットライトはしばしば断片化する。焦点は安定した光線ではなく、アテンションの分布が散漫になり、無関係なトークンの間を飛び回ったり、シーケンス全体にエネルギーが分散したりする。

これらのグラウンディングの挙動を分析することで、研究チームは、アテンションが最終的なテキストそのものよりも、真実に対するはるかに敏感な「温度計」であることを発見した。テキストは完璧に見えるかもしれないが、その根底にあるアテンションのパターンは、モデルの内部的な葛藤を露呈させる。この発見により、科学者たちは内部を覗き込み、AIの論理がソース資料からいつ乖離し始めるかを正確に把握できるようになり、自らの結論を正当化できる説明可能なAIへの道が開かれた。

LLMの不安定性の検出において、周波数認識分析は分散やエントロピーよりも優れているのか？

周波数認識分析が分散やエントロピーよりも優れているのは、単純な統計的要約では通常見落とされる、アテンション・シグナルにおけるきめ細かく局所的な不安定性を捉えるためである。アテンションの分布を離散信号として扱うことで、この手法は、ハルシネーションの特有の署名（シグネチャ）として機能する「高周波エネルギー」——急激な局所的変化——を特定し、全体平均では到達できないレベルの精度を提供する。

分散やエントロピーのような従来の指標は、モデルの内部状態を「ぼやけた」視点で見せる。これらはモデルが一般的に混乱しているかどうかを教えてくれるが、混乱が事実の誤りに変わる正確な瞬間やトークンを特定することはできない。対照的に、周波数認識の視点は、アテンション・メカニズムをオーディオ波のようなデジタル信号として扱う。録音された音声の高周波ノイズが歪みを示すのと同様に、アテンション・シグナルの高周波「ノイズ」は、モデルの推論チェーンの崩壊を示している。

この信号処理アプローチにより、急激な局所的変化を反映する特定の高周波成分を抽出することが可能になる。研究者たちは、ハルシネーションが起きたトークンがほぼ常に高周波のアテンション・エネルギーに関連していることを発見した。この「真実のパルス」により、高価な外部検証や複雑な内部表現分析を必要としていた従来の手法よりも、効率的で正確な軽量の検出器の作成が可能になる。

エラーの「高周波」シグネチャ

LLMのアテンションの信号エネルギーを特定することは、その論理を明確に可視化する。正確なトークンの生成中、アテンション・シグナルは通常、低周波の安定性を示す。つまり、モデルが一貫したソース事実のセットに着実に焦点を合わせていることを意味する。ハルシネーションが始まると、信号は高周波状態に移行し、断片化されたグラウンディングの挙動を反映する。この不安定な「パルス」は、モデルがソースの文脈と次単語の予測を整合させるのに苦労していることを示す紛れもない兆候である。

これを検証するために、研究者たちはアテンションの分布を離散信号としてモデル化し、フィルタを適用してこれらの高周波成分を分離した。彼らは強い相関関係を発見した。アテンション・シグナルが「ジリジリと」不安定に動くほど、そのトークンがハルシネーションである可能性が高くなる。この画期的な進歩は、AIの「ブラックボックス」という性質を超え、モデルがリアルタイムでテキストを生成する際の思考の安定性を可視化し、測定するための数学的な方法を提供するものである。

RAGTruthおよびHalluRAGにおける実験結果

この周波数認識アプローチの有効性は、文脈的エラーを測定するために特別に設計されたベンチマークであるRAGTruthおよびHalluRAGを使用してテストされた。結果は明白だった。周波数認識検出器は、既存の検証ベースの手法やアテンションベースの手法を一貫して上回った。実験からの主な知見は以下の通りである。

• 精度の向上： この手法は、複雑な検索拡張生成（RAG）パイプラインで使用されるものを含む、さまざまなタスクやモデルにおいて大幅なパフォーマンス向上を達成した。
• 効率性： 既存のアテンション・シグナルを分析するため、検出器は「軽量」であり、二次的な検証モデルのような膨大な計算オーバーヘッドを必要としない。
• モデル間の汎用性： 高周波のシグネチャは、異なるモデルアーキテクチャ全体で一貫したハルシネーションの指標であることが判明し、大規模言語モデルが情報を処理する方法の基本的な特性であることが示唆された。

検証可能な生成AIの未来

生成AIにおける信頼のギャップを埋めるには、単に正しく「見える」だけのモデルから、証明可能な形でグラウンディングされたモデルへと移行する必要がある。リアルタイムの周波数認識検出を消費者向けのLLMに統合することで、開発者は、ユーザーが目にする前に自身のハルシネーションにフラグを立てるシステムを構築できる可能性がある。これは、アテンション・シグナルのフィードバックを使用して論理を再評価し、ソーステキストにおけるより良いグラウンディングを求める自己修正モデルにつながる可能性がある。

医学、法務、工学などの専門的なアプリケーションにとって、これらの知見は変革をもたらすものである。正確さが不可欠な場合、内部信号処理に基づく「真実メーター」を持つことは、これまで利用できなかったレベルのセキュリティを提供する。この研究の今後の方向性としては、さらに微細なエラーをキャッチするための信号フィルタの改良や、この周波数認識の視点をトレーニング段階で活用して、本質的に安定し誠実な大規模言語モデルを作成する方法の探求などが挙げられる。