2025年12月29日
## 要約：
大規模言語モデル(LLM)の過信を軽減するため、LLMの誤りパターンをユーザーに教える試みがなされてきたが、十分な効果が得られていない。本研究では、その原因を分析し、誤りパターンの発見方法や効果測定方法の改善が重要であることを明らかにした。新たな効果測定指標を用いたユーザーテストでは、より良い結果が得られている。
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## 翻訳：
arXiv:2512.21422v1 Announce Type: new
概要：人々は、大規模言語モデル(LLM)を本来使うべきではない場面で使用している。これは、LLMが詩を創作したり複雑な質問に答えたりするのを見て、人々がLLMが単純な計算のような基本的なタスクで失敗しないと、当然ながら、しかし誤って想定してしまうためである。先行研究では、LLMが失敗しやすい領域にインスタンス埋め込みをクラスタリングし、これらの領域のパターンを自動的に記述することでこの問題を解決しようとした。見つかった失敗パターンをユーザーに教え込むことで過信を軽減している。しかし、このアプローチは完全には成功していない。本分析論文では、なぜそうなるのかを理解することを目的とする。
まず、負の結果は失敗パターンの欠如に起因するのかを検証する。2つのデータセットのインスタンスをメタラベルでグループ化し、これらのグループに対するLLMの予測を評価する。次に、サイズが大きく、LLMがエラーを起こしやすいグループを特定するための基準を定義し、これらの基準を満たすメタラベルグループを見つける。これらのメタラベルが、ユーザーに教えられるLLMの失敗パターンであり、それらは存在する。次に、プロンプティングや埋め込みベースのアプローチで、これらの既知の失敗を表面化できるかどうかをテストする。これがないと、ユーザーはそれらについて教えることができず、過信を軽減できない。方法は様々で結果は混在しており、これが負の結末を説明する可能性がある。最後に、指導の効果を測定する最終的なメトリックを再検討する。与えられた失敗パターンを使ってLLMが誤っているタイミングを予測するユーザーの能力を評価することを提案する。ユーザーテストでは、このメトリックを使った指導は、人間とAIのチーム精度とは異なり、正の効果を示す。研究結果は、失敗パターンを教えることは、過信を軽減するための実現可能なアプローチであることを示しているが、成功は、より優れた自動化された失敗発見方法と、私たちのようなメトリックを使用することに依存する。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.21422)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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