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パラメトリック知識を伴う反事実推論で苦戦する大規模言語モデル（LLMs Struggle to Perform Counterfactual Reasoning with Parametric Knowledge）

田中専務

拓海先生、最近の論文で「大規模言語モデルが反事実推論で苦労する」とありましたが、そもそも反事実推論って経営に関係ありますか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！反事実推論（counterfactual reasoning）とは、「もしAが違っていたらBはどうなるか」を考える力で、意思決定やリスク評価に直結しますよ。

田中専務

要するに、過去のデータだけで判断するんじゃなくて、現場の新しい仮定を入れて将来を試算するみたいなことですか？

AIメンター拓海

その通りですよ。今回の論文は、LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）が持つ内部の“記憶”（parametric knowledge、パラメトリック知識）と、目の前に与えた新しい仮定情報をどう組み合わせるかが苦手だと示しています。

田中専務

それは困りますね。うちが新製品の生産地を変えたらコストや納期がどう変わるか、そういう“もしも”に答えてほしいときに精度が落ちるわけですか？

AIメンター拓海

大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。1) 多くのLLMは内部知識を優先してしまい、新たな前提を無視することがある。2) 単純な追加学習（finetuning）では改善が難しく、既存の知識を壊すリスクがある。3) 事前学習段階で反事実例を混ぜると改善するが、通常の事実知識の学習が遅れるトレードオフがあるのです。

田中専務

これって要するに、モデルは“昔覚えた常識”を曲げないで新しい条件に従えないことがある、ということですか？

AIメンター拓海

その理解で合っていますよ。ここからは導入で失敗しないための観点を整理します。まずは小さく検証して、モデルが現場の仮定を反映できるかをテストする。次に単純なfinetuningに頼らず、入力プロンプトや外部メモリを工夫して

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