AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「LLMの回答の正しさは内部の“活性”で分かるらしい」と言われて戸惑っています。これって要するにどんな話なんでしょうか。投資対効果を考えると、現場に導入しても本当に役に立つのか一番気になります。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。簡単に言えば、モデルが「正しい答えを出しているか」を内部の動きから見分けようという研究です。要点は三つにまとめられますよ。まず、観察される“真理の方向”はタスクごとに変わること、次にそれが線形分類器で識別できる場合があること、最後にそれがタスク間で転移しにくいことです。
なるほど。で、「真理の方向」って具体的には何を指しているのですか。社内のエンジニアに説明できるように、身近な比喩でお願いします。
いい質問です。比喩で言うと、モデル内部は広い倉庫で、各出力はそこから取り出した“棚”の組み合わせです。正しい答えを作るときに光る棚の並び方があって、それを線で区切れば正誤が分かることがあるのです。ここで使うのが線形プローブ（linear probe／線形探査器）という簡単な判別器です。それがあるタスクでは効くけれど、別のタスクだと全く役に立たない、というのが論文の問題提起です。
要するに、その棚の並び方が仕事の種類ごとに違うと。じゃあ我が社が問い合わせ対応に使う場合、他社の導入事例の“真理”をそのまま使えるんでしょうか。
その懸念は的を射ています。結論から言えば、外部事例の“真理の方向”をそのまま流用するのは危険です。論文は、モデル内部の真理表現がタスク固有で直交的（orthogonal／直交的）になることを示しています。つまり、ある種類の質問で効く判別線は別の種類の質問ではほとんど効かない可能性が高いのです。
それだと社内で独自に検証しないと話になりませんね。じゃあ、どのくらいの範囲で転移する可能性があるのですか。専門領域と一般知識では違うのですか。
大丈夫、そこも整理できますよ。論文は複数のデータセットで検証しており、事実記憶を問うタスク群（例: 一般的なQ&A）は互いに転移しやすい傾向がある一方、専門的な医療や数学のようなタスクは孤立する傾向があると報告しています。要するに、領域の近さや推論パターンの類似性が転移の鍵です。
分かりました。検証を社内でやるとして、具体的に何をすれば投資対効果が分かりますか。簡単に社内で始められる手順があれば教えてください。
いいですね、実務目線で考えましょう。まず小さな代表タスクを3つ選び、モデルの出力と実際の正誤を記録します。次に線形判別器を簡単に当ててみて、社内データでのAUROC（Area Under the Receiver Operating Characteristic／受信者動作特性曲線下面積）を確認します。最後にその判別器を別タスクに当てて効果が落ちるかを見れば、転移性の有無と導入リスクが分かります。
これって要するに、外から持ってきた“正しさ判定器”は鵜呑みにできず、自分たちで検証してチューニングする必要があるということですね。理解できました、ありがとうございます。私の言葉で言うと、まず小さく試して効果を示せば投資判断しやすい、ということでよろしいですか。
