研究者がLLMにおける解釈ドリフトの説明に苦戦

この記事は、LLM研究における重要な問題である解釈ドリフトを強調しています。著者は、LLMがタスクをどのように解釈し、その解釈が時間の経過とともにどのように変化し、同一のプロンプトでも一貫性のない出力を生み出すかを研究しようとしています。根本的な問題は、レビュー担当者が温度調整やプロンプトエンジニアリングのような表面的な解決策に焦点を当てていることであり、これらは一貫性を強制できますが、正確性を保証するものではありません。著者のフラストレーションは、これらの解決策がモデルのタスク理解という根本的な問題に対処していないことに起因しています。医療診断の例は、一貫性のある、しかし誤った答えが、時々正しいかもしれない一貫性のない答えよりも悪いことを明確に示しています。著者は、解釈ドリフトという核心的な問題に会話を導く方法についてアドバイスを求めています。

• •LLMは解釈ドリフトを示す可能性があり、同一のプロンプトでも一貫性のない出力を生み出す。
• •温度とプロンプトエンジニアリングだけに焦点を当てることは、モデルの理解という根本的な問題を覆い隠す可能性がある。
• •正確性なしに一貫性を確保することは、特に医療などの重要なアプリケーションでは望ましい結果ではない。