LLMの信頼性ボトルネック：AI製品開発のための4つの戦略
2025-06-02
この記事では、大規模言語モデル（LLM）の固有の信頼性の低さと、それがAI製品開発に与える影響について探ります。LLMの出力は、意図した結果から大きく外れることが多く、この信頼性の低さは、複数ステップのアクションやツールの使用を含むタスクにおいて特に顕著です。著者らは、この根本的な信頼性の低さが、短期から中期にかけて大幅に変化する可能性は低いと主張しています。LLMの分散に対処するための4つの戦略が提示されています。それは、ユーザー検証なしで動作するシステム（決定性または「十分な」精度を追求する）、および明示的な検証ステップを組み込んだシステム（エンドユーザー検証またはプロバイダーレベルの検証）です。各戦略には、それぞれ長所、短所、適用可能なシナリオがあり、選択はチームの能力と目標によって異なります。
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