ローカルLLMでハルシネーションを見抜く

概要

ローカルLLM「gemma4:12b」を活用し、1文単位の検証、CoT（思考プロセス）、および具体的なチェック観点の設計を組み合わせることで、生成AIのハルシネーションを実用的に検出する手法を解説しています。

詳細内容

本記事では、生成AIが作成した文章に含まれる「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を、別のローカルLLM（gemma4:12b）を用いて自動検出する具体的なワークフローを紹介しています。単純な指示では見逃されやすい微細な嘘を特定するために、(1)文章を1文ずつに分解して照合する、(2)Ollamaの`think=True`オプションを用いて推論過程を可視化・強化する（CoT）、(3)「曜日」「因果関係」「数値」といった具体的なチェック観点を人間が設計してプロンプトに組み込む、という3つのアプローチを組み合わせています。実験では、通常のプロンプトで見逃されていた5種類のハルシネーション（曜日の捏造、因果の創作、数値の誤り、事実との矛盾、補償の創作）をすべて検出することに成功しており、実務におけるAI出力の一次フィルタとしての有用性を示しています。

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