10 分大規模言語モデルがハルシネーションを起こす理由
4種類のハルシネーションの名称を挙げ、チャットボットが誤ったときに、どの種類の誤りなのかを見分けられるようになります。
Tina Huang. OpenAIのGPTシリーズ、AnthropicのClaude、GoogleのGemini、さらにオープンソースの主要モデルなど、主なモデルファミリーと、各ファミリー内で時間をかけて試す価値のあるモデル階層を、19分間で落ち着いて案内します。記事では「1つを選び、1か月間使い続ける」よう勧めていますが、この動画では、その1つのサービス内にあるドロップダウンメニューが実際に何を提示しているのかを説明します。率直に見解を示しつつも、過激な主張にはなっていません。
モデル名、ランキング、既定の選択肢は特に変化しやすい情報です。初心者向けの原則は変わりません。用途に合う主要な製品を選び、ランキングの主張を信頼するのではなく、自分自身の例を使って出力を評価してください。
製品とモデルファミリーの全体像を十分に理解し、最初に使うツールを1つ選んで、タブを行き来しながら延々と比較するのをやめられます。
チャットボット製品を選ぶことと、その製品内で使用するモデルを選ぶことは別の判断である、という基本的な認識が必要です。
最終確認日:2026年5月18日
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10 分4種類のハルシネーションの名称を挙げ、チャットボットが誤ったときに、どの種類の誤りなのかを見分けられるようになります。
20 分5要素からなるTCREIの構成を、自分のプロンプトを作成し、改善するために繰り返し使えるチェックリストとして身につけられます。
60 分LLMを、コンテキストウィンドウ、学習データ、サンプリング、失敗パターンを備えた予測システムとして捉える、神秘性を排したメンタルモデルを構築できます。
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