幻覚スパン検出のための推論学習
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研究者が、大規模言語モデルの幻覚（根拠のない生成内容）をスパン単位で検出するために、明示的な推論プロセスを導入する手法を提案した。従来の二値分類ではなく多段階判断を可能にし、信頼性向上を目指す。
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大規模言語モデル（LLM）は、信頼性を損なう根拠のないコンテンツであるハルシネーションを頻繁に生成します。これまでの多くの研究ではハルシネーション検出を二値タスクとして捉えてきましたが、実際の多くの応用場面では、ハルシネーションが生じたスパン（連続した部分）を特定する必要があり、これは多段階の意思決定プロセスとなります。これにより、明示的な推論がハルシネーションスパン検出という複雑なタスクに寄与できるかどうかという疑問が自然と生じます。この問いに答えるため、まず事前学習済みモデルを Chain-of-Thought（CoT）推論あり・なしで評価し、CoT 推論には少なくとも…を生み出す可能性があることを示します。
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Large language models (LLMs) often generate hallucinations — unsupported content that undermines reliability. While most prior works frame hallucination detection as a binary task, many real-world applications require identifying hallucinated spans, which is a multi-step decision making process. This naturally raises the question of whether explicit reasoning can help the complex task of detecting hallucination spans. To answer this question, we first evaluate pretrained models with and without Chain-of-Thought (CoT) reasoning, and show that CoT reasoning has the potential to generate at least…
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