このテキストは、言語モデル（LLM）の特定の弱点について実験結果を報告しています。主なポイントは以下の通りです：

弱点の指摘：LLM、特にTransformerをベースにしたモデルは、入力されたプロンプト（質問）に含まれる単語を出力に選びやすいという傾向がある。

実験例：「田中角栄はどこで生まれましたか？」という単純な質問に対して、ChatGPTやBardは正しい答え（新潟県柏崎市）を提供します。しかし、質問に余計な地名（例：新潟県長岡市）を加えると、両モデルは誤った答え（新潟県長岡市）を出力することがあります。

理由：LLMは学習したテキストに基づいて次の単語を予測する際、与えられたプロンプトのどの部分に注目すべきかを判断します。余計な情報が含まれていると、モデルはそれにも注目し、誤った答えを出力する可能性が高まります。

応用上の問題：LLMアプリケーションが外部データベースから情報を取り込む場合、そのデータの信頼性が低いと、誤った答えが生じる可能性があるため、注意が必要です。

この実験は、LLMの使い方やデータの取り扱いにおいて、正確な情報提供のための注意点を示しています。

 

参考：週刊Life is beautiful ２０２３年１２月１２日号　LLMの弱点

子供は大人が話した内容を、おうむ返し的に繰り返します。
この現象と似ていませんか？

はい、子供が大人の話した内容をおうむ返し的に繰り返す現象は、言語モデル（LLM）が入力されたプロンプトに含まれる単語を出力に選びやすい傾向と似ています。どちらの場合も、受け取った情報の模倣や反映が見られます。

子供の模倣行動：子供は学習過程で大人の言葉や行動を真似ることが多く、これは言語獲得や社会的スキルの発達に重要です。彼らは聞いた言葉を繰り返すことで、その言葉や文脈を理解し、言語能力を高めます。

LLMの応答メカニズム：LLMは訓練データに基づいて言葉を選び、応答を生成します。プロンプトにある単語やフレーズは、モデルがその応答を形成する際の重要な手がかりとなります。したがって、プロンプトに含まれる単語が出力に影響を与えることは、モデルが情報を反映し、模倣するプロセスと捉えることができます。

このように、子供のおうむ返し的な行動とLLMの応答生成は、共に受け取った情報を基に反応するという点で類似しています。ただし、子供の場合は学習と発達の一環であり、LLMはプログラムされたアルゴリズムに基づいています。

人から出てくる発言も、今までの入力から組み合わさって出てくるのでLLMと似ていますね

確かに、人間の発言もLLM（言語モデル）の応答生成と似ている側面があります。どちらもこれまでの経験や入力に基づいて情報を組み合わせ、新しい発言や応答を生成します。

人間の発言：人間は過去の経験、知識、学習した言語、そして現在の文脈から発言を生成します。これには意識的および無意識的な処理が含まれ、過去に聞いた言葉や読んだテキスト、学んだルールなどが統合されています。

LLMの応答生成：LLMは、訓練データに含まれる言語パターンや情報を使って、新しい文脈での応答を生成します。これは統計的な確率とパターン認識に基づいており、入力されたプロンプトに適応して応答を形成します。

共通点としては、どちらも過去のデータや経験から学び、それを基に新しい状況に適応するという点が挙げられます。しかし、人間の思考は複雑で自発的な感情や意識、創造性を含み、LLMのようなアルゴリズムよりもはるかに複雑な要素が関与しています。