LLMの出力から誤り（ハルシネーション）を減らす新手法『CoVe（Chain-of-Verification）』と実行プロンプト | AIDB

大規模言語モデルにおけるハルシネーション（事実とは異なる誤った出力）を有意に減少させることができる手法Chain-of-Verification（CoVe）手法が発表されました。 この手法は、Wikidataに基づいたリストベースの質問、長文のテキスト生成といった多様なタスクで効果を発揮しました。 本記事は論文を参照し、『CoVe』の性能や、具体的なプロンプト例などを紹介します。 参照論文情報 タイトル：Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models 著者：Shehzaad Dhuliawala, Mojtaba Komeili, Jing Xu, Roberta Raileanu, Xian Li, Asli Celikyilmaz, Jason Weston 機関：Meta AI, ETH Zur