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LLMの議論におけるバイアス強化を抑制

推論・思考(論理推論、Chain-of-Thought、数学的推論、問題解決)

📝 これは「短信」です ― AIDBリサーチチームが独自の視点で論文を紹介する、カジュアルで読みやすいコンテンツです。

LLM同士に話し合わせて答えを導く方法は強力だとされていますが、実は話し込むうちに「思い込み」がどんどん強化されてしまう傾向があるとの報告。しかし、これを解決する方法も考案されました。

1. 問題をもう一度はじめから見直させる
2. いったん一般的なアプローチを考えさせる
3. それまでと異なる視点を持つように明示する

このシンプルなやり方で、LLMの判断の正確さが大幅に向上することがわかったそうです。
要するに「もっと考えなさい」ではなく「違う角度から考えなさい」といった指示が有効であることを示唆する結果です。

技術的には、LLMは直近のコンテキストを優先することが多いため、その制約から解放する助けがあったほうがいいと分析できます。

📄 参照論文

When Debate Fails: Bias Reinforcement in Large Language Models

著者: Jihwan Oh, Minchan Jeong, Jongwoo Ko, Se-Young Yun

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