この記事では、大規模言語モデル（LLM）のハルシネーション（虚偽情報の生成）を検出し軽減するための新しいアプローチが紹介されています。従来の手法では、単一のLLMから得られる複数の応答の整合性を評価することで、データの不完全さに起因する制約を克服してきました。しかし、この記事では、異なる訓練データやモデルアーキテクチャを持つ複数のLLMからの応答を組み合わせる「コンソーシアム整合性」手法の効果が強調されています。この方法を用いることで、ハルシネーションの検出・軽減能力が向上することが示され、さらに推論コストが削減されることも報告されています。これにより、従来の単一モデルの整合性手法に比べて、より効果的にハルシネーションを処理できる可能性が示唆されています。