言語モデルが文字を数えるのが苦手な理由

大規模言語モデル、つまりLLMは、人間の言語を理解して生成するために作られたコンピュータープログラムなんだ。質問に答えたり、エッセイを書いたり、おしゃべりしたりと、複雑なタスクをうまくこなせるから人気があるけど、意外なことに、簡単な単語の文字を数えるのは得意じゃないこともあるんだ。たとえば「ストロベリー」みたいな簡単な単語でも、時々失敗しちゃう。

この問題には疑問が残るよね。そんなに難しいことができるのに、なんで基本的なことに引っかかるの？このミステリーを軽い気持ちで探ってみよう。

#LLMの基本

LLMは、本や記事、ウェブサイトなどから超巨大な量のテキストでトレーニングされてる。インターネットをスクロールして見たものを全部読むイメージで、情報を超高速で取り込んでるんだ。言語のパターンを学んで、文の次に何が来るか予測したり、読んだことに基づいて質問に答えたりするんだ。

LLMに質問すると、ただ適当に答えるんじゃなくて、トレーニングで学んだパターンに基づいて次の単語やフレーズを予測するんだ。これは人が言語を学ぶのにも似てるけど、いくつかの違いがあるんだ。

#数えるのが難しい問題

「どうしてLLMは複雑なテキストを生成できるのに、文字を正しく数えられないの？」って疑問に思うかもしれない。実は、モデルがテキストを分析する時、個々の文字に集中してないことが多いんだ。代わりに「トークン」と呼ばれる単位で考えるんだ。トークンは、単語全体や単語の一部、さらには数文字だけの場合もある。たとえば「ストロベリー」は、「st」、「raw」、「berry」の3つのトークンに分けられるかもしれない。

問題は、LLMがトレーニングされる過程で、単語やフレーズを見つけるのは得意でも、その中の個々の文字を数えるのは難しいってことなんだ。文字は大きな全体の一部として見てるから、数えるのが厄介なタスクになっちゃう。

#数えるのが難しい理由は？

LLMの数える問題について研究が進められていて、どうやら文字を認識できても、実際にそれを数えるのは苦手みたいだ。実験では、いくつかのモデルが「ストロベリー」の中の「r」をどれだけ正確に数えられるか評価されたけど、多くのモデルが間違えて数えちゃった。単に間違った数字を推測するものや、まったく見つけられなかったって報告するものもあった。

面白いのは、この混乱がトレーニングデータの中で単語がどれだけ出現するかに起因していないってこと。実際、単語や文字の出現頻度は、モデルの数える能力にはあまり影響しないみたい。数えるタスクが難しいことが大きい、特に文字が繰り返される時は。

#トークンの役割

前にも言ったけど、LLMはテキストを分析するためにトークンを使う。新しい言語を学んでるとき、文字に集中するんじゃなくて、単語全体に注意を向けるって考えてみて。これがLLMのやり方なんだ。トークンを使って文を予測するけど、そのせいで個々の文字を追いかけられなくなっちゃう。

トークン化は複雑なこともある。もしモデルが「ストロベリー」がトークンに分けられるのを見たら、「r」が何回も出てくるってことを完全には結びつけられないかもしれない。これが誤数や完全に見逃す原因になっちゃう。

#数える問題の例

この問題をわかりやすくするために、面白い例を見てみよう。もしLLMに「bee」の中に「e」が何回出てくるか数えてって頼んだら、トレーニングされた人なら簡単に2ってわかるよね。でもモデルは混乱しちゃって1とか0って言うかもしれない。リピートされたトークンか単語の要素を認識できなかったからだよね。

同じようなことがもっと長い言葉や複雑な単語でも起こるんだ。文字が何回も出てくると、モデルが正確に数えるのがさらに難しくなっちゃう。モデルはただ推測するか、数えられなくて詰まっちゃうことがある。文字を認識できないからじゃなくて、正しく合計できないからなんだ。

#頻度が重要じゃない理由

「モデルのトレーニングデータに文字や単語が多く出てくるなら、数えるのが簡単になるはず」と思うかもしれないけど、実はそうじゃない。研究者たちは、トレーニングデータの中で文字や単語がどれだけ出るかとモデルの数える能力の間に明確な関連性は見つからなかったんだ。だから、文字が千回出てきても、モデルが正しく数える保証はないんだ。

これは、数え間違いが単語への接触不足から来るんじゃなくて、むしろその接触をどう処理するかに問題があるようだ。モデルは言語を理解する能力には優れてるけど、数えるスキルが伴ってないってことなんだ。

#文字を数えるのが難しい理由

LLMが一番苦労するのは、同じ文字が何回も出てくる時なんだ。ユニークな文字を含む単語はけっこううまく処理できるけど、文字が繰り返されると、うまくいかなくなる。たとえば「バルーン」には「l」が2つ、「o」も2つあるんだけど、ほとんどの人はそれを数えるのが簡単だよね。だけどLLMには、これがややこしい作業になっちゃう。文字を正しく認識できても、合計を計算するのに失敗することがあるんだ。

#大きいモデルが優れている理由

面白いことに、大きいモデルは小さいものより文字を数えるのが得意なことが多いんだ。大きなモデルはパラメータや能力が多いから、複雑なタスクを理解し管理するのが得意なんだけど、やっぱり文字を数えるのにはつまずくこともあるんだ。

でも、サイズが重要でも、数える問題が完全に解決するわけじゃない。大きいモデルでも、繰り返しのある文字の単語ではエラーを抱えてることが多いんだ。

#トークン化: 重要な要素

トークンの処理の仕方が、LLMが抱える数える問題に大きく関わってるんだ。異なるモデルは異なるトークン化の方式を使ってるから、言語や文脈によって性能に影響が出ることがある。その違いが数え間違いの結果を変えることもあるんだ。

たとえば、モデルが単語を小さい部分に分解するトークン化の方式を使っていたら、数えるプロセスが混乱するかもしれない。同じトークンに何回も出てくる文字があったら、モデルはそれを1回のインスタンスとして処理しちゃうから、正確なカウントができなくなるんだ。

#結論

まとめると、LLMは言語で素晴らしいことをたくさんできるようになったけど、文字を数えるようなシンプルなタスクでつまずくことがある。この奇妙な状況は、トークン化への依存や繰り返しのある文字を数える複雑さ、そしてこの文脈では頻度があまり関係ないことから来てるんだ。

言葉を認識する知識はあっても、数えるスキルにはまだまだ課題が残ってる。この状況は、最先端の技術でも hiccup （うっかりミス）があることを思い出させてくれるね。次に言語モデルに文字を数えてもらう時は、予想外の答えが返ってくるかもしれないから、覚悟しておいた方がいいよ-数えるのは見た目ほど簡単じゃないみたいだから！

もしかしたら、いつかこれらのモデルも数えるのをうまくなるかもしれないね。それまで、数えるのは人間に任せておくのが一番かも。結局、ちょっと厄介な小さな文字を扱うのは、私たちが本物の専門家なんだから！