Definition
AIにおけるグラウンディングとは、記号的な表現や生成されたテキストを、具体的な現実世界のエンティティ、データ、または感覚経験に結びつけることを指します。言語モデルの場合、これは通常、検索拡張生成（RAG）などの技術を通じて、外部の信頼できる情報源から事実を取得し、それに基づいて回答を生成することで実現されます。これにより、モデルが架空の情報を捏造するハルシネーションを減らし、出力の信頼性と現実世界との整合性を高めることができます。
Summary
抽象的なAIの出力を、現実世界の情報、データソース、または物理的な文脈に関連付け、正確性と関連性を確保するプロセス。
Key Concepts
- 検索拡張生成
- 文脈的精度
- 事実性
- 知覚運動統合
Use Cases
- LLMにおけるハルシネーションの低減
- 自然言語処理とロボットの制御の連携
- 知識ベースに対する主張の検証