次回の更新記事:「データは多ければ良い」は本当か?データを減らし…(公開予定日:2025年11月12日)

自信過剰になるLLM 長く考えさせることの副作用と検索機能が果たす役割

   

本記事では、LLMの「自信」の正確さと、推論にかける時間との関係を調べた研究を紹介します。

LLMにじっくり考えさせれば、より正確な答えが得られるという期待は多くの現場で共有されています。しかし、推論時間を増やすほどかえって自信過剰になり、判断の精度が下がるという可能性も懸念されています。

背景

いまやLLMは、質問に答えたり、エージェントの判断を支えたりと、さまざまな場面で活躍するようになっています。こうしたモデルを安心して使うには、どのくらい自信を持って答えているのかをうまく調整できるかどうかが重要になります。ただ、出力に明確な正解がないときには、その自信の扱いがとても難しくなります。

とくに専門的な情報を扱う場面では、この問題が深刻です。専門の分野でLLMに相談する人が増えている今、信頼できる応答が求められる場面は確実に増えています。

こうした背景のもとで注目されているのが、LLMの「推論」です。いきなり答えを出すのではなく、いったん長い思考の流れを組み立ててから結論にたどり着くというアプローチです。最近では、この推論にかける時間や計算量を増やすことで精度を高めようとする動きが広がっています。

本記事では、「LLMは専門家が文章に付けた“どのくらい信頼できるか”という評価を、どれくらい正しく読み取れるのか」、さらに「推論に使う計算を増やせば、その精度は高まるのか」を確かめようとした研究を紹介します。

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