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この記事では、LLMの「出力の安定性」に焦点を当てた調査結果を紹介します。

企業でLLMを導入する際、多くの場合はベンチマークの精度やコストが重視されます。しかし、実際の業務環境では、ユーザーごとに入力の書き方は異なり、出力フォーマットの指定も多岐にわたります。そうした「些細な違い」に対して、モデルはどれほど安定して動作するのでしょうか。

興味深いことに、この問いに正面から向き合った例は意外と少ないのが現状です。プロンプトのわずかな変化が、モデルの出力品質にどのような影響を与えるのか。そして、モデルサイズと安定性の関係は、私たちが想像しているほど単純なのか。

企業でのLLM活用が抱える課題

LLMは企業の現場でも急速に普及しています。顧客対応を行うチャットボットや、社内の問い合わせに自動で回答するサポートシステムなど、活用の幅は広がる一方です。

しかし、ここでひとつ見落とされがちな問題があります。それは、LLMに指示を出す「プロンプト」の書き方が、人によって大きく異なるという点です。同じ意図でも、句読点の打ち方、言い回し、出力形式の指定方法などは人それぞれです。さらに、グローバルに展開する企業であれば、英語以外の言語で入力されるケースも当然あります。

こうした些細な違いに対して、LLMがどれほど安定した出力を返せるのかは、実はあまり検証されていません。これまで研究では、単語を入れ替えたり言い換えたりといった限定的な変化しか扱われておらず、しかも小規模な学術用データセットでの評価にとどまっていました。つまり、実際の企業業務で起こりうる多様な入力パターンを想定した検証は、十分に行われてこなかったのです。

そこで本記事では、企業での実用を想定し、さまざまな入力の「揺れ」に対するLLMの安定性を包括的に検証した研究を紹介します。