本記事では、LLMが図表を読み取る際の誤りの原因と、その精度を高めるための工夫を紹介します。
ビジネスや研究の現場では、グラフやチャートを正しく理解する力が成果に直結しますが、LLMはまだ人間のような柔軟な解釈が得意ではありません。
実験を通じて、どのような要因が読み取りミスにつながるのか、そして改善に役立つ手法が明らかになっています。自身の目的に応じて、LLMの図表理解をより信頼できる形で活用できるような視点をお伝えします。
背景
図やグラフは、日常の業務で欠かせない情報伝達手段です。数字や傾向を直感的に伝えられることが図やグラフのメリットです。一方で、見る人が内容を正しく読み取れなければ意味が半減してしまいます。そこで、図やグラフの内容を的確に理解できるようにLLMでサポートすることが期待されます。
しかしLLMは数値や色の読み取りが完ぺきに得意とは言えず、人間と比べても正答率が伸びないケースが報告されています。ただし、この弱さは必ずしもモデルの限界ではなく、与える指示の仕方に左右されている可能性があります。人間が図やグラフを読むときのような工夫を盛り込めば、精度が向上するかもしれません。
そこで、複数の最新モデルを対象に、段階的な読み取りを促す新しい指示方法を試し、その効果を確かめる検証が行われました。
