大規模言語モデルの堅牢性を高める「対話的パイプライン」

要約

大規模言語モデル（LLM）のハルシネーションを減らし、出力品質を向上させる新しい「対話的パイプライン」が提案された。モデル自身の自己対話を通じて回答を修正させる手法で、特定のドメイン学習や外部検証器を必要とせず、汎用性を維持したまま標準的なモデルやChain-of-Thought（CoT）を上回る性能を示した。

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