ねえ智也くん、この論文のタイト…
解説
ねえ智也くん、この論文のタイトル見て興味がわいたんだけど、「LLMのファインチューニングで新しい知識を学ぶと幻覚を引き起こすの？」って、どういう意味？
ああ、それはね、大規模言語モデルが新しい事実情報に遭遇すると、その情報がモデルの既存の知識に基づいていない場合、間違った情報を生成することがあるって話だよ。
えっと、幻覚ってどういうこと？
幻覚とは、モデルが事実ではない内容を真実のように生成することを指すんだ。この研究では、新しい知識を学ぶ際のモデルのこの傾向を調べているの。
なるほど、それで、どんな実験をしたの？
彼らはクローズドブックQAのセットアップを使って、新しい知識を導入するファインチューニング例の割合を変えながら、モデルがどのように反応するかを見たんだ。
結果はどうだったの？
新しい知識を導入する例は、モデルの既存の知識と一致する例よりも学習が遅く、最終的にはモデルの幻覚傾向を増加させることがわかったよ。
それって、どういう意味があるの？
これは、LLMが新しい知識を取り入れる際のリスクを示していて、事前学習が主に知識獲得の手段であること、そしてファインチューニングはその知識を効率的に使う方法を教えることを示唆しているんだ。
へぇ〜、じゃあ、未来の研究ではどんなことが期待できるの？
未来の研究では、より効果的に新しい知識を学べる方法や、幻覚を減らす技術の開発が進むかもしれないね。
学ぶって大変だね、私たちもモデルみたいに時々幻覚しちゃうかも？
それは君の場合、天然だから仕方ないね。
要点
大規模言語モデル（LLM）は、事前学習によって多くの事実知識を獲得しています。
ファインチューニングによって新しい知識を導入すると、モデルが事実でない情報を生成する「幻覚」を引き起こす可能性があります。
新しい知識を導入するファインチューニング例は、モデルの既存の知識と一致する例よりも学習が遅いです。
新しい知識が学習されると、モデルの幻覚傾向が増加します。
LLMは主に事前学習を通じて事実知識を獲得し、ファインチューニングはその使用を効率的にすることを教えます。