大規模言語モデルが「ハルシネーション(幻覚)」を生成することはよく知られている。ただ、その仕組みから明らかのように、LLMの出力は本質的にはすべてハルシネーションであり、間違いが発覚したものがそう呼ばれているだけだ。 by Will Douglas Heaven2024.06.24 58 25 この記事の3つのポイント チャットボットは間違った情報を提供することがある 大規模言語モデルは統計的確率に基づいてテキストを生成する ハルシネーションを完全に防ぐことは不可能である summarized by Claude 3 2024年4月2日、世界保健機関(WHO)の新しいチャットボットが「善意の意図」の下にリリースされた。 リリースされたのは、「GPT-3.5」が搭載された新顔のバーチャル・アバター「サラ(SARAH:Smart AI Resource Assistant for Health
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」 ChatGPTやCopilotなどの生成AIを用いてコードを生成しようとすると、多くの場合プロンプトを自然言語で書くことになるでしょう。 しかし自然言語で的確にプログラムの内容を表現するのは、ときに面倒だったり、あいまいさを排除することが難しかったりします。 一方で、プログラマが自分でコードを書こうとするとき、あるいは他のプログラマとコードの内容を議論するときに、自然言語をプログラミング言語のような構文で書く、いわゆる「擬似コード」を使うことがよくあります。 例えばこんな風に自然言語をコードっぽくホワイトボードに書いたことのあるプログラマの方は多いのではないでしょうか? 入力値を処理するための関数(A、B){ Aは数字かどうか確認する Bは日付か
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