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（暗黙の）アンサンブルのアンサンブル：大規模モデルにおける認識的不確かさの崩壊

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田中専務

拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、我が社の若手に『大きいモデルは不確かさが下がるらしい』と聞きまして、現場導入の判断に困っています。これって要するに安全性が上がるということですか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！まず結論を先に言うと、モデルが大きくなると必ずしも“本当の意味で”の不確かさが増すわけではなく、むしろ見かけ上の不確かさが小さく見えることがあるのです。今日はそのカラクリを順を追って説明できますよ。

田中専務

なるほど。経営判断としては、

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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