2026年02月25日
## 要約：
大規模言語モデル（LLM）のハルシネーション（幻覚）は、モデルやデコーディング戦略の欠陥として扱われることが多いが、本研究ではクエリの形式も影響を与えることを主張。 22次元のクエリ特徴ベクトルを用いて分析した結果、複雑な構文構造や不明瞭な表現を含むクエリは幻覚の発生率が高く、意図が明確で答えやすいクエリは幻覚が少ない傾向にあることが示された。
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## 翻訳：
arXiv:2602.20300v1 Announce Type: new
Abstract: 大規模言語モデル（LLM）のハルシネーション（幻覚）は、通常、モデルまたはそのデコーディング戦略の欠陥として扱われます。古典的な言語学に基づいて、クエリの形式も聞き手（モデルも含む）の反応を形作る可能性があると主張します。節の複雑さ、語彙の希少性、指示語、否定、答えやすさ、意図の根拠など、人間の理解に影響を与えることが知られている22次元のクエリ特徴ベクトルを構築して、この洞察を具体化します。369,837件の現実世界のクエリを使用して、あるタイプのクエリが幻覚をより起こしやすくするかどうかを問います。大規模な分析により、深い節のネストや未規定化などの特定の機能は、幻覚の発生率が高いという一貫した「リスクランドスケープ」と一致することが明らかになりました。対照的に、明確な意図の根拠と答えやすさは、幻覚の発生率が低いことと一致しました。ドメイン特異性など、他の要素は、データセットおよびモデルに依存した混合効果を示しました。したがって、これらの調査結果は、幻覚リスクと相関する実証的に観察可能なクエリ特徴表現を確立し、ガイド付きクエリ書き換えや将来の介入研究への道を開きます。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2602.20300)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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