生成モデルの出力における不確実性を分析する新ツール Klarity の公開により、大規模言語モデル（LLM）の確実性を測定する手段として対数確率を使用することの有効性について、AI研究者間で活発な議論が巻き起こっています。この議論は、AIモデルの応答における確信度を理解し定量化する上での複雑な課題を浮き彫りにしています。
Klarity でテストされたモデル：
- Qwen2.5-0.5B （ベース）
- Qwen2.5-0.5B-Instruct
- Qwen2.5-7B
- Qwen2.5-7B-Instruct
主要機能：
- デュアルエントロピー分析
- セマンティッククラスタリング
- 構造化出力
- AI を活用した分析
根本的な課題
議論の中心となっているのは、トークンごとの確率分析が本当に意味的理解を捉えているかという点です。複数の研究者が指摘するように、テキストをトークンごとに分析する現在のアプローチでは、機械的な測定と真の意味的理解の間に乖離が生じています。この制限は、言語モデルが完全な概念やアイデアと必ずしも一致しない断片で情報を処理する方法に起因しています。
「LLMの確実性を測定するために対数確率を使用する際の根本的な課題は、言語モデルが情報を処理する方法と意味的理解の実際の仕組みとの間のミスマッチにあります...これは、地図と実際の領域を混同するように、確実性の機械的な測定と真の理解の間にギャップを生み出しています。」
代替アプローチ
研究者たちは、モデルの不確実性をより良く測定するためのさまざまな方法を探求してきました。特定のトークン確率分析を用いた多肢選択問題や、「答えは正しいですか？」といったフォローアップ質問を行う検証アプローチが有望な結果を示しています。単純なyes/no応答の確率を正規化することで、モデルの信頼度をより適切に測定できるという研究結果も出ています。
対数確率の擁護
懐疑的な見方がある一方で、特にサンプリング応用において対数確率の価値を強く擁護する研究者もいます。ICLR 2025に採択された論文を含む最近の研究では、カットオフポイントの動的切り捨て（min-pサンプリング）が、特に小規模モデルで大幅な性能向上をもたらすことが実証されています。これは、対数確率が意味的理解と完全に一致しないとしても、効果的に活用できる価値ある情報を含んでいることを示唆しています。
実用的応用
この議論では、不確実性測定の実用的応用がいくつか浮き彫りになっています。その中には、不確実性スコアを使用してモデルルーティングを最適化し、単純なクエリを小規模モデルで処理し、複雑な質問をより高性能なシステムに振り分けるという可能性も含まれています。このアプローチにより、実世界のアプリケーションにおける効率性とパフォーマンスの両方を向上させることができます。
AIシステムにおける機械的測定と意味的理解の間のギャップを埋めるべく、研究者たちの取り組みは続いています。完璧な解決策は依然として見つかっていませんが、より良い不確実性指標を開発しようとするコミュニティの努力が、理論的アプローチと実用的応用の両面でイノベーションを推進しています。
参考文献：Klarity: Understanding Uncertainty in Generative Model Predictions