LLM のガードレール：AI の「幻覚」と冗長性を測定する
本記事は、LLM の生成する冗長な文章がハルシネーションリスクを高めるという課題に対し、Textstat ライブラリを用いた複雑度評価と LangChain を活用した再プロンプティングによるガードレール実装手法を詳述している。
キーポイント
冗長性とハルシネーションの相関
LLM の過度に詳細で流麗な応答（verbosity）は、訓練プロセスに起因するが、事実から逸脱し「創作」を行うハルシネーションリスクを高める傾向がある。
Textstat による複雑度予算の設定
Automated Readability Index (ARI) を用いてテキストの読解レベル（例：10 年生レベル）を算出し、閾値を超えた場合に自動で再プロンプトをトリガーする戦略。
LangChain パイプラインの実装
Google Colab 環境で動作する実装例として、Hugging Face API トークンを用いた LangChain パイプラインの構築と、複雑度チェックループの統合方法を解説。
Colab環境でのHugging Faceトークン設定
Google Colabの「Secrets」機能を使用して、無料で取得したHugging Face APIトークンを「HF_TOKEN」というシークレット名で保存し、コード内で安全に読み込む手順が説明されています。
軽量LLMモデルのローカル実装
計算リソースを節約するため、無料枠でも動作する軽量な「distilgpt2」モデルをHugging Faceパイプラインとして初期化し、LangChainのHuggingFacePipelineラッパーに統合しています。
必要なライブラリのインストール
テキスト統計分析やLLM連携に必要な「textstat」「langchain_huggingface」「langchain_community」などのライブラリをColab上でインストールするコマンドが示されています。
簡易モデルによる要約の活用
軽量なモデル（例：distilgpt2）を使用して、制約された環境でもローカルで実行可能な要約機能を実現している。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
本記事は、LLM の実運用において深刻化する「ハルシネーション」と「冗長性」の問題に対し、既存のライブラリとフレームワークを組み合わせた具体的で即座に適用可能な解決策を提供しています。開発者がコストをかけずにモデルの出力品質を担保するガードレールを構築するための実践的な指針となり、AI 応用システムの信頼性向上に直結する重要な知見です。
編集コメント
LLM の出力制御において、単なるフィルタリングではなく「複雑度の定量化」というアプローチでハルシネーションを予防する視点は非常に鋭いです。実務レベルの品質担保には、こうした具体的なメトリクスに基づくガードレール設計が不可欠です。
画像: https://www.kdnuggets.com/wp-content/uploads/k-guardrails-for-llms-measuring-ai-hallucination-and-verbosity.png
# イントロダクション
大規模言語モデル（LLM）は、回答において「飾り気のある」、時には過度に冗長な言葉を使う傾向があります。単純な質問を投げかけると、過剰に詳細で熱意に満ちた複雑な文章が paragraphs 単位で返ってくる可能性が高いです。この一般的な行動様式は、モデルのトレーニングに根ざしており、できるだけ親切で会話的なものになるように最適化されているためです。
残念ながら、冗長性（verbosity） は見落としがちな深刻な側面であり、しばしば重大な問題であるハルシネーション（hallucinations：幻覚・捏造） の発生確率が高まることと相関があると論じられます。回答で生成される単語数が増えるほど、根拠のある知識から逸脱し、「捏造の芸術」へと踏み出す可能性が高まります。
要するに、この二面性の問題を防止するためには、冗長性チェックから始める堅牢なガードレールが必要です。この記事では、Textstat という Python ライブラリを使用して、読みやすさを測定し、エンドユーザーに到達する前に過度に複雑な回答を検出する方法、そしてモデルが回答を精緻化するように強制する方法について解説します。
# Textstat を用いた複雑さの予算設定
**
Textstat という Python ライブラリを用いると、自動可読性指数（ARI）などのスコアを計算できます。これは、モデルの回答のようなテキストを理解するために必要な学年レベル（学習段階）を推定する指標です。もしこの複雑度メトリクスが予算や閾値（例えば 10.0 で高校 10 年生程度の読み書きレベルに相当）を超えた場合、より簡潔で単純な回答を求めるために再プロンプトループが自動的に起動されます。この戦略は単に飾り気のない言葉遣いを排除するだけでなく、モデルが結果として核心となる事実をより厳格に遵守するため、ハルシネーション（幻覚・虚偽生成）のリスク低減にも寄与する可能性があります。
# LangChain パイプラインの実装
上記で説明した戦略を実装し、Google Colab ノートブック上で簡単に実行できる LangChain **パイプラインに統合する方法を見ていきましょう。そのためには、Hugging Face の API トークンが必要です。これは https://huggingface.co/settings/tokens で無料で取得できます。Colab の左側メニューにある「Secrets」アイコン（鍵の形をしています）をクリックして、新しいシークレット名として HF_TOKEN を作成してください。生成された API トークンを「Value」フィールドに貼り付ければ準備完了です！
まずは必要なライブラリをインストールします：
!pip install textstat langchain_huggingface langchain_community
以下のコードは Google Colab に固有のものであり、異なる環境で作業している場合は、それに合わせて調整する必要があるかもしれません。ここでは保存された API トークンの復元に焦点を当てています:
from google.colab import userdata
Colab セッションのシークレットに保存された Hugging Face API トークンを取得
HF_TOKEN = userdata.get('HF_TOKEN')
トークン復元の検証
if not HF_TOKEN:
print("WARNING: The token 'HF_TOKEN' wasn't found. This may cause errors.")
else:
print("Hugging Face Token loaded successfully.")
次のコードでは、いくつかの操作を実行します。まず、事前学習済み Hugging Face モデル（具体的には distilgpt2）を使用してローカルでテキスト生成を行うためのコンポーネントを設定します。その後、このモデルを LangChain パイプラインに統合します。
import textstat
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
ローカルの Hugging Face パイプラインに必要なクラスをインポート
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
from langchain_community.llms import HuggingFacePipeline
テキスト生成用の無料枠対応、ローカル環境に優しく、互換性のある LLM を初期化
model_id = "distilgpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
テキスト生成パイプラインの作成
pipe = pipeline(
"text-generation",
model=model,
tokenizer=tokenizer,
max_new_tokens=100,
device=0 # 利用可能な場合は GPU を使用、そうでない場合は CPU にデフォルト設定
)
HuggingFacePipeline でパイプラインをラップする
llm = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)
冗長性を測定・管理するための中核メカニズムは、次に実装されます。以下の関数は、渡されたテキスト（LLM の応答と想定される）の要約を生成し、その要約が複雑さの閾値を超えないように努めます。適切なプロンプトテンプレートを使用すれば、distilgpt2 などの生成モデルを使用してテキスト要約を取得できることに注意してください。ただし、そのような要約の品質は、より重厚で要約に特化したモデルには及ばない可能性があります。私たちは、制約された環境でのローカル実行における信頼性からこのモデルを選択しました。
def safe_summarize(text_input, complexity_budget=10.0):
print("\n--- 要約プロセス開始 ---")
print(f"入力テキストの長さ：{len(text_input)} 文字")
print(f"目標複雑度予算（ARI スコア）: {complexity_budget}")
# ステップ 1: 初期要約の生成
print("包括的な初期要約を生成中...")
base_prompt = PromptTemplate.from_template(
"以下の内容について包括的な要約を提供してください：{text}"
)
chain = base_prompt | llm
summary = chain.invoke({"text": text_input})
print("初期要約が生成されました:")
print("-------------------------")
print(summary)
print("-------------------------")
# ステップ 2: 読みやすさの測定
ari_score = textstat.automated_readability_index(summary)
print(f"初期 ARI スコア：{ari_score:.2f}")
ステップ 3：複雑性バジェットの実行
if ari_score > complexity_budget:
print("Budget exceeded! Initial summary is too complex.")
print("Triggering simplification guardrail...")
simplification_prompt = PromptTemplate.from_template(
"The following text is too verbose. Rewrite it concisely using simple vocabulary, stripping away flowery language:\n\n{text}"
)
simplify_chain = simplification_prompt | llm
simplified_summary = simplify_chain.invoke({"text": summary})
new_ari = textstat.automated_readability_index(simplified_summary)
print("Simplified Summary generated:")
print("-------------------------")
print(simplified_summary)
print("-------------------------")
print(f"Revised ARI Score: {new_ari:.2f}")
summary = simplified_summary
else:
print("Initial summary is within complexity budget. No simplification needed.")
print("--- Summary Process Finished ---")
return summary
上記のコードでもわかるように、ARI スコア（Automated Readability Index）はテキストの複雑さを推定するために計算されます。
このコード例の最後の部分は、以前定義した関数をテストするものであり、サンプルテキストと複雑性バジェット 10.0 を渡して最終結果を出力します。
1. 非常に冗長で複雑なサンプルテキストの提供
sample_text = """
大規模言語モデル（LLM）の領域における、認知計算アレイの不可分かつ絡み合った組み合わせは、往々にして不必要に迷路のような語彙構造を連鎖的に引き起こします。この迂遠な表現への傾向は、一見すると深い博識を示唆しているように思われますが、実際には基盤となる意味的ペイロードを曖昧にし、その結果として生成された議論が、典型的な一般の人々にとって著しくアクセスしにくいものとなってしまいます。
"""
2. 関数の呼び出し
print("サマライザーパイプラインを実行中...\n")
final_output = safe_summarize(sample_text, complexity_budget=10.0)
3. 最終結果の出力
print("\n--- 最終ガードレール付き要約 ---")
print(final_output)
出力されるメッセージは非常に長くなる可能性がありますが、事前学習済みモデルを呼び出して要約処理を行った後には、ARI（Automated Readability Index）スコアがわずかに低下していることが確認できるでしょう。ただし、奇跡的な結果を期待しないでください：選択されたモデルは軽量ではありますが、テキスト要約においては必ずしも優れたものではないため、ARI スコアの低下はむしろ控えめなものにとどまります。google/flan-t5-small などの他のモデルを試して、テキスト要約におけるパフォーマンスを確認することもできますが、注意してください：これらのモデルはより重く、実行も困難になります。
まとめ
この記事では、LLM の応答が過度に冗長になるのを制御し、その複雑さのレベルを承認する前に補助モデルを呼び出して要約することで、測定・制御のためのインフラストラクチャを実装する方法を示しています。ハルシネーション（幻覚）は、多くのシナリオにおいて過度な冗長性の副産物です。ここで紹介される実装は主に冗長性の評価に焦点を当てていますが、意味的一貫性チェック、自然言語推論 (NLI) クロスエンコーダー、LLM-as-a-judge などの特定のチェック手法を用いてハルシネーションを測定することも可能です。
Iván Palomares Carrascosa は、AI、機械学習、ディープラーニング、および LLM におけるリーダー、作家、スピーカー、そしてアドバイザーです。彼は、現実世界で AI を活用する方法を他者に指導・訓練しています。
原文を表示
**
# Introduction
Large language models** (LLMs) have a taste for using "flowery", sometimes overly verbose language in their responses. Ask a simple question, and chances are you may get flooded with paragraphs of overly detailed, enthusiastic, and complex prose. This usual behavior is rooted in their training, as they are optimized to be as helpful and conversational as possible.
Unfortunately, verbosity is a serious aspect to have under the radar, and can be argued to often correlate with an increased odds of a major issue: hallucinations. The more words are generated in a response, the higher the chances of drifting from grounded knowledge and venturing into "the art of fabrication".
In sum, robust guardrails are needed to prevent this double-sided problem, starting with verbosity checks. This article shows how to use the Textstat Python library to measure readability and detect overly complex responses before they reach the end user, forcing the model to refine its response.
# Setting a Complexity Budget with Textstat
**
The Textstat Python library can be used to compute scores such as the automated readability index (ARI); it estimates the grade level (level of study) needed to understand a piece of text, such as a model response. If this complexity metric exceeds a budget or threshold — such as 10.0, equivalent to a 10th-grade reading level — a re-prompting loop can be automatically triggered to require a more concise, simpler response. This strategy not only dispels flowery language but may also help reduce hallucination risks, because the model adheres to core facts more strictly as a result.
# Implementing the LangChain Pipeline
Let's see how to implement the above-described strategy and integrate it into a LangChain pipeline that can be easily run in a Google Colab notebook. You will need a Hugging Face** API token, obtainable for free at https://huggingface.co/settings/tokens. Create a new "secret" named HF_TOKEN on the left-hand side menu of Colab by clicking on the "Secrets" icon (it looks like a key). Paste the generated API token in the "Value" field, and you are all set up!
To start, install the necessary libraries:
!pip install textstat langchain_huggingface langchain_communityThe following code is Google Colab-specific, and you may need to adjust it accordingly if you are working in a different environment. It focuses on recovering the stored API token:
from google.colab import userdata
# Obtain Hugging Face API token saved in your Colab session's Secrets
HF_TOKEN = userdata.get('HF_TOKEN')
# Verify token recovery
if not HF_TOKEN:
print("WARNING: The token 'HF_TOKEN' wasn't found. This may cause errors.")
else:
print("Hugging Face Token loaded successfully.")In the following piece of code, we perform several actions. First, it sets up components for local text generation via a pre-trained Hugging Face model — specifically distilgpt2. After that, the model is integrated into a LangChain pipeline.
import textstat
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# Importing necessary classes for local Hugging Face pipelines
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
from langchain_community.llms import HuggingFacePipeline
# Initializing a free-tier, local-friendly, compatible LLM for text generation
model_id = "distilgpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
# Creating a text-generation pipeline
pipe = pipeline(
"text-generation",
model=model,
tokenizer=tokenizer,
max_new_tokens=100,
device=0 # Use GPU if available, otherwise it will default to CPU
)
# Wrapping the pipeline in HuggingFacePipeline
llm = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)Our core mechanism for measuring and managing verbosity is implemented next. The following function generates a summary of text passed to it (assumed to be an LLM's response) and tries to ensure the summary does not exceed a threshold level of complexity. Note that when using an appropriate prompt template, generation models like distilgpt2 can be used for obtaining text summaries, although the quality of such summarizations may not match that of heavier, summarization-focused models. We chose this model due to its reliability for local execution in a constrained environment.
def safe_summarize(text_input, complexity_budget=10.0):
print("\n--- Starting Summary Process ---")
print(f"Input text length: {len(text_input)} characters")
print(f"Target complexity budget (ARI score): {complexity_budget}")
# Step 1: Initial Summary Generation
print("Generating initial comprehensive summary...")
base_prompt = PromptTemplate.from_template(
"Provide a comprehensive summary of the following: {text}"
)
chain = base_prompt | llm
summary = chain.invoke({"text": text_input})
print("Initial Summary generated:")
print("-------------------------")
print(summary)
print("-------------------------")
# Step 2: Measure Readability
ari_score = textstat.automated_readability_index(summary)
print(f"Initial ARI Score: {ari_score:.2f}")
# Step 3: Enforce Complexity Budget
if ari_score > complexity_budget:
print("Budget exceeded! Initial summary is too complex.")
print("Triggering simplification guardrail...")
simplification_prompt = PromptTemplate.from_template(
"The following text is too verbose. Rewrite it concisely "
"using simple vocabulary, stripping away flowery language:\n\n{text}"
)
simplify_chain = simplification_prompt | llm
simplified_summary = simplify_chain.invoke({"text": summary})
new_ari = textstat.automated_readability_index(simplified_summary)
print("Simplified Summary generated:")
print("-------------------------")
print(simplified_summary)
print("-------------------------")
print(f"Revised ARI Score: {new_ari:.2f}")
summary = simplified_summary
else:
print("Initial summary is within complexity budget. No simplification needed.")
print("--- Summary Process Finished ---")
return summaryNotice also in the code above that ARI scores are calculated to estimate text complexity.
The final part of the code example tests the function defined previously, passing sample text and a complexity budget of 10.0, and printing the final results.
# 1. Providing some highly verbose, complex sample text
sample_text = """
The inextricably intertwined permutations of cognitive computational arrays within the
realm of Large Language Models often precipitate a cascade of unnecessarily labyrinthine
lexical structures. This propensity for circumlocution, whilst seemingly indicative of
profound erudition, frequently obfuscates the foundational semantic payload, thereby
rendering the generated discourse significantly less accessible to the quintessential layperson.
"""
# 2. Calling the function
print("Running summarizer pipeline...\n")
final_output = safe_summarize(sample_text, complexity_budget=10.0)
# 3. Printing the final result
print("\n--- Final Guardrailed Summary ---")
print(final_output)The resulting printed messages may be quite lengthy, but you will see a subtle decrease in the ARI score after calling the pre-trained model for summarization. Do not expect miraculous results, though: the model chosen, while lightweight, is not great at summarizing text, so the ARI score reduction is rather modest. You can try using other models like google/flan-t5-small to see how they perform for text summarization, but be warned — these models will be heavier and harder to run.
# Wrapping Up
This article shows how to implement an infrastructure for measuring and controlling overly verbose LLM responses by calling an auxiliary model to summarize them before approving their level of complexity. Hallucinations are a byproduct of high verbosity in many scenarios. While the implementation shown here focuses on assessing verbosity, there are specific checks that can also be used for measuring hallucinations — such as semantic consistency checks, natural language inference (NLI) cross-encoders, and LLM-as-a-judge solutions.
Iván Palomares Carrascosa is a leader, writer, speaker, and adviser in AI, machine learning, deep learning & LLMs. He trains and guides others in harnessing AI in the real world.
関連記事
今日のまとめ
AI日報で今日の重要ニュースをまとめ読み