はてな匿名ダイアリー

質問文：
LLMの応答性能についての会話で、「LLMは嘘やいい加減なことを出力する」という主張に対して「質問の仕方が悪いんじゃない？もちろんハルシネーションはあるけど」という応答がありました。「質問の仕方」と「ハルシネーションはある」の関係について、応答部分の意図を解説してください。

回答：
この応答には、「質問の仕方」と「LLMのハルシネーション（事実と異なる出力）」との間に潜在的な関連があることを指摘しています。以下に、その意図を解説します：
1. 「質問の仕方が悪いんじゃない？」
この部分は、ユーザーの質問の構造や内容がLLMの応答に影響を与える可能性を示唆しています。具体的には、以下のような意図があります：
曖昧な質問: 質問が不明確で曖昧な場合、LLMは文脈や意図を推測して応答することになりますが、その推測が間違っている場合があります。
不正確な質問: 質問自体に誤った情報が含まれている場合、LLMがそれを前提として応答を生成し、誤解を広げる結果になる可能性があります。
過度に広い質問: 質問が広すぎると、LLMは関連性の高い情報を特定できず、結果としてハルシネーションが発生することがあります。
つまり、この指摘は、LLMを正しく活用するためには、明確で具体的な質問をする必要があるという点を強調しています。
2. 「もちろんハルシネーションはあるけど」
ここでは、LLMに固有の課題としてハルシネーションの存在を認めています。この部分には以下のような意図があります：
LLMの限界を認識する姿勢: 「質問の仕方が悪い」という指摘がある一方で、ハルシネーションはLLMの基本的な課題であり、ユーザーの質問が完全に正確であっても誤った応答を生成する可能性があることを認めています。
LLMの責任を明確にする: ハルシネーションが完全にユーザーの責任ではなく、モデルの性能や学習データにも起因することを示しています。
3. 「質問の仕方」と「ハルシネーション」の関係
この応答の意図は、「質問の仕方」と「ハルシネーション」は相互に関連していることを伝えることにあります。具体的には：
明確で具体的な質問をすることで、LLMが文脈を誤解したり、誤った推測をする可能性を減らすことができます。
一方で、どれだけ質問が適切であっても、モデル自体の限界によるハルシネーションは完全には防げない、というバランスを理解する必要があります。
結論
この応答は、「LLMのハルシネーションを減らすために、質問の仕方を工夫することが重要だが、それだけでは限界がある」という現実を認識しつつ、ユーザーに対してLLMを適切に使いこなす方法を考えさせる意図を持っています。