ハルシネーション– tag –

RLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）は、AIの回答を人間が評価し、その好みに合わせて再学習させる技術です。単なる確率予測マシンだったAIに人間の倫理観を教え込み、安全で役に立つ対話パートナーへと進化させる役割を担います。

ファインチューニングは、AIモデルに特定の振る舞いや回答形式を「追加学習」させ、専門特化させる技術です。RAGとの使い分けや、低コストなLoRA、最新のDPOといった各手法の特徴を実務的な視点で解説します。

生成AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」。その技術的メカニズムを解明し、プロンプト制御やRAG導入、組織的運用といった実務で被害を最小化するための具体的な3つの対策ステップを詳しく解説します。

RAG（検索拡張生成）は、生成AIに外部データを参照させることで回答の正確性を高める技術です。ハルシネーション（幻覚）を抑制し、社内規定などの最新情報を基にした信頼性の高い回答を可能にします。

LLM（大規模言語モデル）は、膨大なテキストデータから言葉のつながりを学習し、文章を生成・要約するAIです。生成AIとの違いや動作原理、導入リスクまで網羅的に解説します。