通常とは異なるアクティビティが検出されたため、このセッションにフラグが付けられました。
続行するには、人間であることをご確認ください。
言語モデルが、流暢で自信に満ちているものの、事実と異なる、または情報源に裏付けられていない文章を生成してしまう現象。
ハルシネーションとは、入力内容や現実の事実に忠実でない生成コンテンツを指します。Ji ら（2023）のサーベイでは、情報源と矛盾する内在的ハルシネーションと、情報源に照らして検証できない外在的ハルシネーションを区別し、自然言語生成のさまざまなタスクにおける原因を整理しています。
ハルシネーションが起きるのは、モデルが真実ではなく「もっともらしい続き」を目指して最適化されているためです。検索に基づくグラウンディング、学習方法の改善、検証によって減らすことはできますが、なくすことはできません。
複数のモデルを比較し、検索で取得した情報源に基づいて回答させることで、MultipleChat はモデル間の食い違いを明らかにし、根拠のない主張をユーザーに届く前に指摘できます。
この定義の根拠となる一次資料、査読済み資料、アーカイブ資料です。
同じプロンプトを ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity で並べて実行できます。手持ちのファイルをコンテキストに使い、回答同士を照らし合わせて確認できます。
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同じプロンプトを複数のモデルに送り、どの回答が通用するか確かめられます。
ヒューマナイザーAIの下書きを別のモデルで書き直し、自然な文章に整えます。
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検出ツールAIらしい文章のパターンを見つけ、必要な部分だけ書き直せます。
ガイド検出ツールが何を測っているかを理解し、誠実に書く方法がわかります。
ワークスペースChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity を1つのワークスペースで。
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