AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「LLMの不確実性を測るのが大事だ」と言われまして、正直ピンと来ないのです。要は導入して大丈夫かどうかを判断するための数字という理解で合っていますか。
素晴らしい着眼点ですね！大まかにはその通りです。LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）の出力がどれだけ信用できるかを示すのが不確実性の数値で、これがあると判断の根拠が明確になりますよ。
ただ、我々が現場に導入する際に心配なのは、こうした数値が実際に現場業務の判断に役立つかどうか、そして導入コストに見合うかです。具体的に何が課題なのでしょうか。
大事な問いですね。結論を先に三点で述べます。第一に、出力の中には本質を伝えるトークンと、そうでない冗長なトークンが混在している点。第二に、従来の不確実性評価はその違いを無視しがちで、結果として誤った『信頼度』を示すことがある点。第三に、その偏りを直す簡潔な方法が提案されている点です。大丈夫、一緒に整理していけますよ。
なるほど。例えばどんな『冗長なトークン』が問題になるのですか。現場の作業指示文でもそれほど違いを感じませんが。
良い質問です。具体例で説明します。英語や日本語での短い語で意味が薄い単語、例えば英語の “of” や接続詞、句読点に相当する部分が確率的に不確実性を取ると、本当に重要な技術用語や数値の不確実性が見えにくくなります。これは新聞記事で余計な接続詞が強調されて肝心の結論が霞むようなものですよ。
なるほど、それは確かに見落としがちです。で、これって要するに重要な言葉に注意を移してあげれば信頼度の判断が正しくなるということですか。
その通りです！言い換えれば、重要なトークンや文を重視して不確実性を測れば、実務的に意味のある不確実性が得られます。手法としては、トークン単位と文単位の両方で関連性を評価し、評価時の重みづけを調整します。これだけで既存手法よりも実務で役立つ信頼度指標が手に入るのです。
導入コストや運用の手間はどれくらい増えますか。現場のIT担当がすぐ扱えるものかどうかも気になります。
良い点ですね。現実的には追加の計算が必要だが大がかりなモデル再学習は不要である点がポイントです。つまり、既存のオフ・ザ・シェルフ（off-the-shelf）モデルに後付けで評価ロジックを噛ませるだけで効果が得られます。ですから運用面の負担は限定的で、IT部門の段階的導入でも十分に扱えるのです。
なるほど。要するに、既にあるモデルに対して『重要なところに注目して不確実性を算出する仕組み』を付ければ、現場でも使える信頼度が出るということですね。よく分かりました。では私の言葉で整理しますと、重要な語や文を重点的に見て不確実性を測ると現場判断が安定する、ということです。
