研究/論文初出 9/11 02:45
大規模言語モデルにおけるドメイン固有の幻覚検出
Domain-Specific Hallucination Detection in Large Language Models
https://export.arxiv.org/api/query2026/9/11
AI要約
本研究は、大規模言語モデル（LLM）におけるドメイン固有の幻覚（ハルシネーション）検出手法を提案する。ファインチューニングしたDeBERTa-v3分類、MC Dropoutによる不確実性定量化、温度スケーリングキャリブレーションを組み合わせたマルチシグナル検出パイプラインである。HaluEvalベンチマークで高い性能を示し、特にQAや要約タスクで有効である。