拓海さん、最近部下から『GPTは論理が弱い』って聞いたんですが、実務で使えるか心配です。要するにうちの業務で知識の入れ替えや因果を扱うとダメになるという話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！その心配は的を射ていますよ。要点を三つだけ先に伝えると、まず『どのタイプのモデルか』、次に『問い方（プロンプト）』、最後に『答えの検証方法』が肝心ですよ。
『どのタイプのモデルか』というのは分類があるのですね。具体的にはどう違うのですか？現場では一律に『GPT』って言われていて区別がつきません。
大丈夫、一緒に整理できますよ。ざっくり言うと、autoregressive decoder large language models (LLMs)（オートレグレッシブデコーダ型大規模言語モデル）は過去の語を順に予測する仕組みです。一方、bidirectional models（双方向モデル）は文脈を前後同時に見るため、反転のような単純な論理の扱いが得意な場合がありますよ。
なるほど。で、うちの業務でよくある『AはBだと登録しているが、BからAを引けるか』というのが問題ということですか。これって要するに『データを逆引きできるか否か』という事ですか？
その表現は非常に本質を突いていますよ。要するに『逆引き（reversal）』の扱いが得意かどうかが鍵です。結論として、モデルの種類と問い方を整えれば対応可能ですし、手続きも投資対効果が見える形で組めますよ。
具体的には現場でどう検証すれば安心できますか。検証に時間やコストがかかると嫌です。
いい質問ですね。やるべきは三段階です。まず小さな代表データで『逆引きテスト』をする。次にプロンプトや提示順序を調整して再テストする。最後に実際の業務で数週間のパイロットを回して精度と誤答の影響を評価する。これでコストは抑えられますよ。
それなら現実的ですね。最後に、我々が選ぶべき優先順位を教えてください。モデルを替えるべきか、問い方を変えるだけで十分か。
優先順位は三つです。まず既存のモデルで問い方（プロンプト）を最適化してコストを抑えること。次に双方向モデル（例: BERT系）で逆引きが必要な領域を検証すること。最後にそれでも不足する場合は、運用設計や追加学習に投資することです。焦らず段階的に進めましょうね。
分かりました。要するに、まずは既存で試してみて、必要ならモデルや運用を変える段取りを踏むということですね。ありがとうございます、拓海さん、やってみます。
