- このトピックには18件の返信、6人の参加者があり、最後に名無しさんにより11ヶ月、 1週前に更新されました。
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名無しさんRedditのr/LocalLLaMAで「DeepSeekのimport幻覚問題、修正方法ある?」というスレッドが立ってた。コード生成で存在しないモジュールをでっち上げる問題で、結構悩んでる人が多いみたい。
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名無しさん俺もR1でよくある。存在しないライブラリをimportしやがる。
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名無しさんそれ、モデルにコンテキストをちゃんと与えてないんじゃない?
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名無しさんプロンプトに「実際に存在するモジュールだけ使え」って入れたら改善したよ。
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名無しさんそれでもたまに嘘つくんだよな…根本的な解決にはなってない気がする。
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名無しさんDeepSeekはコード生成強いけど、こういう細かい幻覚が厄介。ローカルLLM全般の課題だね。
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名無しさんそうそう。ChatGPTでもあるけど、DeepSeekは特にimportでやらかす印象。
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名無しさんQwen2.5とか使うとマシだけど、コスト面でDeepSeekに戻っちゃう。
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名無しさんQwenもたまに幻覚あるよ。完璧なモデルはまだないってことか。
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名無しさんAPI経由だと安いけど、プライバシー考えるとローカルで動かしたい。そのせいで苦労する。
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名無しさんローカルだとファインチューニングで直せるかもね。試した人いる?
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名無しさん自分でデータセット作ってLoRAやったけど、効果は微妙だった。
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名無しさんそもそもimportの幻覚って、学習データに依存してるんじゃない?
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名無しさんそうかもしれない。特にPythonのversionによってモジュール名が違うと混乱するんだろうな。
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名無しさんRedditのも、解決策としてコード実行環境と連携するって意見があったよ。
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名無しさんそれは良いアイデア。実際にimportしてエラー出たら修正させるような。
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名無しさんDeepSeekの次バージョンに期待するしかないかもね。
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名無しさんでも新バージョン出ても幻覚完全にはなくならないだろうな。
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名無しさん結局、人間がチェックするのが一番確実ってことか…。
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