DL.Translatorは、AI翻訳における「幻覚」現象をどのように低減するか？
現状の主要診断
“大規模言語モデルは、文章の自然さを優先するあまり情報をでっち上げたり、重要な否定語を省略したりすることがあります。”
根本原因の分析
コンテキスト拡張プロンプト
私たちはAIに単に一文だけを送信するのではありません。私たちは、段落の前後のコンテキストやドキュメントのメタデータをまとめてパッケージ化し、数万回のテストを経た「システムプロンプト」を使用して、モデルに対して原文への厳密な忠実性を求めます。
マルチエンジンによるクロスバリデーション（内部ロジック）
高度な翻訳タスクにおいては、システムが異なるエンジンの翻訳出力を比較します。数値や日付などの重要なデータに不整合がある場合、システムは二次検証ロジックを発動します。
最終ソリューションまとめ
AIによる幻覚現象を完全に排除することはできませんが、エンジニアリング的手法を用いることで、DL.Translatorはこれをプロフェッショナルな業務利用に許容できる水準まで低減しました。