LLM は文書 Q&A でどの程度幻覚を起こしますか? 1.720億トークンの研究

論文: LLM は文書 Q&A シナリオでどの程度幻覚を起こしますか?温度、コンテキストの長さ、ハードウェア プラットフォームにわたる 1720 億トークンの研究 (2603.08274) 公開日: 2026 年 3 月 9 日。Emergent Mind の詳細: https://www.emergentmind.com/papers/2603.08274 arXiv: https://arxiv.org/abs/2603.08274無料のトレンド ペーパーのメール ダイジェスト: https://www.emergentmind.com/subscribe X でフォローしてください: https://x.com/EmergentMind Discord に参加してください: https://discord.gg/BhfTC4mTXq このプレゼンテーションでは、文書の質問応答タスクを実行する言語モデルにおける幻覚に関する大規模な研究を検討します。研究者らは、地上真実第一の評価手法である RIKER フレームワークを使用して、最大 200,000 トークンまでのさまざまなコンテキスト長、温度、およびハードウェア プラットフォームで、1,720 億トークンにわたる 35 のオープンウェイト モデルをテストしました。この研究では、現在のモデルには幻覚がまったくなく、コンテキストが成長するにつれて製造率が上昇し、正しい事実を検索するモデ​​ルの能力と誤った事実をでっち上げる傾向の間に驚くべき乖離があることが明らかになりました。