拓海先生、最近の論文で「注意機構の情報を使ってLLMの出力の誤り（幻覚）を見つける」と聞いたのですが、我々のような製造業でも使える技術でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、使えるんです。要点は三つだけで、まずLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）の出力に現れる「幻覚」をトークン単位で検出する、それを注意（attention）行列からの多面的な特徴で行う、最後にその特徴を小さな判別器で学習させる、です。
「注意行列から特徴を取る」と聞くと専門的ですが、要するにそれはモデルがどこを見て答えを出したかをチェックする、という理解で合っていますか。
その理解でほぼ合っていますよ。もう少し具体的に言うと、attention matrix（注意行列）は生成時に各単語がどの単語に注目したかを示す数表です。論文はそこから三種類の特徴を作り、それらで「その単語が怪しいか」を判定するんです。
具体的にはどんな特徴で、現場でのメリットは何でしょうか。導入コストや効果の目安も気になります。
要点三つで説明しますね。第一にAverage Incoming Attention（平均受信注意）で、ある単語が周りからどれだけ注目されたかを示す指標です。これで極端に孤立している単語や過剰に注目されている単語を検出できます。第二にIncoming Attention Entropy（受信注意エントロピー）で、注目が特定の一部分に偏っていないかを測るものです。第三にOutgoing Attention Entropy（送信注意エントロピー）で、その単語が生成時に参照した情報の広がりを示します。
これって要するに、モデルが答えを作る過程での“視線”を整理して、「見落としている」か「一部に偏っている」かを判断するということですか。
まさにその通りです！そして重要なのは、この特徴だけを使って軽量な判別器を学習させられる点です。判別器はTransformer encoder（トランスフォーマーエンコーダ）とCRF（Conditional Random Field、条件付き確率場）で構成され、隣接トークンの関係も考慮して誤りの塊（スパン）を検出できます。
それなら既存の大きなモデルをそのまま置いておいても、別の小さな検出器を付ければ済むということですね。では、外部の閉じたLLM（アクセス制限された大規模言語モデル）からも使えるのですか。
良い質問です。論文は、出力を生成するモデルと注意行列を抽出するモデルが異なっていても有効性を示しています。つまり、完全に内部状態へアクセスできない場合でも、注意行列を取得できれば適用可能で、現実的な導入がしやすいんです。
投資対効果の観点で教えてください。現場のエンジニアや管理職に説明する際の要点を三つにまとめてもらえますか。
もちろんです。1) 既存LLMを入れ替えずに外付けで誤りを検出できるため導入コストが低い、2) トークン単位で誤りの位置が分かるため人間による確認作業を効率化できる、3) 判別器は軽量で運用負荷が小さい、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめますと、外部の大きなモデルの答えをそのまま使うのではなく、モデルの“どこを見たか”を示す注意情報を集めて、小さな検出器で誤答を見つける、それで現場の確認工数を下げられるという理解でよろしいですね。
その理解で完璧ですよ。次は実際の適用ケースを一緒に見ていきましょう。大丈夫、できないことはない、まだ知らないだけです。
