同一プロンプトでもコンテキストの与え方次第で回答が激変するLLMの性質を実験。社内ツールの仕様調査を通じ、正確性・幻覚抑制・具体性・誠実性の4軸で回答品質を評価し、精度の高い回答を得るコツを探ります。
同じ質問で5つの全く違う回答が返ってきた -- LLMが嘘をつく構造的な理由
編集メモ: LLMの回答の揺らぎと嘘の原因を理解し、コンテキスト構築や評価軸を適切に設定することで、実務で安心して使える精度の高いAI運用体制を構築できます。
同一プロンプトでもコンテキストの与え方次第で回答が激変するLLMの性質を実験。社内ツールの仕様調査を通じ、正確性・幻覚抑制・具体性・誠実性の4軸で回答品質を評価し、精度の高い回答を得るコツを探ります。