知識整合型ファインチューニング：幻覚の低減手法

arXiv cs.AI ・ 2026-08-31

原題: Stick to What You Know: A Study of Knowledge-Aligned Supervised Fine-Tuning

AI による要約

基盤モデルが内部化していない知識を模倣するファインチューニングが幻覚の原因となるため、知識整合型SFTを提案する。Qwen 3 4BとOLMo 3 7Bを用いた実験で、知識整合型SFTによりWildHaluとBiographyデータセットにおける事実誤認を低減しつつ、一般的な能力を維持できることが示された。Recall Rewrite手法が最も効果的だった。

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