2025年9月12日｜大規模言語モデルの回答一貫性を確保する方法

要点まとめ

博士、同じ質問でも答えが毎回変わるのはどうして？

LLM(大規模言語モデル)は内部でトークンを確率的に選ぶからなんだ。つまり、同じ設定でも微妙な要素で答えが変わるんだよ。

結論: 生成AIである大規模言語モデルは同一入力でも答えがずれる問題があるが、デコーディング調整や一貫性マッピングを活用すると、生成AIの信頼性が向上し実務での安定運用が可能になる。

新情報の詳細

博士、LLMは温度パラメータを0にしてもバラつくの？

そうだよ健太。生成AIは温度0でもトークン選択のフィルタリングやサブワード分割でランダム性が残るんだ。

• 温度パラメータ0でも生成AI(LLM)が異なる回答をする原因は、内部トークン選択時のフィルタリングやサブワード分割のランダム性。
• Thinking Machines Labはデコーディング手法の再設計や一貫性マッピング(Consistency Mapping)を提案。
• チェイン・オブ・ソート(Chain-of-Thought)プロンプトや回答重複排除で実装可能。

実生活・ビジネスへの影響

博士、一貫性を高めると僕たちの仕事でどう使えるの？

例えばカスタマーサポートだね。同じ質問に毎回同じ答えを返せば、顧客体験が安定するよ。

一貫した回答はカスタマーサポートチャットやFAQ生成で役立つ。生成AIを導入する企業は、顧客体験の均一化やナレッジ管理の精度向上が見込める。

よくある質問

博士、LLMの一貫性を改善するにはどう設定すればいい？

温度0に加え、ビームサーチやトップ-k制御でトークン選択を固定化するとよいよ。

• Q: LLMを一貫性モードで動かすには？
  A: 温度0設定に加え、ビームサーチやトップ-k/トップ-p制御でトークン選択を固定化します。
• Q: ほかのモデルでも同じ技術が使える？
  A: はい。GPT系はもちろん、BERTベースの生成モデルにも適用可能です。

参考リンク

博士、元記事はどこで読めるの？

参考リンクにURLがあるよ。ぜひチェックしてみてね。

THE DECODER

Thinking Machines wants large language models to give consistent answers ever...

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