新しい研究が、大規模言語モデル（LLM）を使ったオープンドメイン質問応答（ODQA）における精度と信頼性を飛躍的に向上させる方法を紹介しました。
この方法は「Answer-prefix Generation (ANSPRE)」と呼ばれ、LLMが正確な回答フレーズを生成するのを促し、信頼できる自信度スコアを提供します。これは医療、法律、教育などの重要分野にとって不可欠な特徴です。
「回答プレフィックス」をモデルのプロンプトに使用することで、LLMは正確な回答フレーズに集中して生成するようになります。
この方法は、さまざまなベンチマークテストで大幅な性能向上が確認され、現実のアプリケーションへの応用がより現実的になりました。
ANSPREは日本の高度科学技術研究所の研究チームによって考案され、2024年のヨーロッパ人工知能会議（ECAI-2024）で発表される予定です。
この技術は、AIシステムへの信頼を高め、将来的には人間とAIの協働を促進することにも貢献すると言われています。
医療診断や法的アシスタンス、教育分野での正確な問いへの回答を通じて、カスタマーサポートの改善にもつながるでしょう。
出典 : Enhancing AI Accuracy and Confidence in Answer Generation https://neurosciencenews.com/ai-llm-accuracy-27893/