言語モデルにおける信念表現の評価

大規模言語モデル（LLM）は、コードを書くこと、テキストを要約すること、戦略ゲームをプレイすることなど、いろんなタスクで素晴らしいスキルを見せてる。これらのモデルがより能力を持つようになるにつれて、研究者たちはそれらがどのように機能するのか、特に世界についての信念に関して理解しようとしてる。進捗はあるけど、LLMが信念をどのように表現しているのかを研究する共通の枠組みはまだない。この文章では、LLMの表現が信念のようなものであると考えられるときの基準を提案するよ。

#LLMの基本

現代のLLM、特にトランスフォーマーアーキテクチャに基づくものは、プロンプトを受け取って次に来るものを予測することで機能してる。最初のフレーズを提供すると、各単語や句読点はエンベディングと呼ばれる形に変換される。このエンベディングは複数の処理層を通過して更新される。モデルは最後に次のトークンの予測を出力する。もしプロンプトが「ニューオーリンズは」に続くなら、モデルは高確率で「ルイジアナ」と出すことが期待される。

各層の背後では、二つのことが起こってる。一つは、モデルが以前のトークンから情報を集めて現在のトークンを理解するのを助けること。もう一つは、各トークンのエンベディングが計算のネットワークを通じて処理されること。最終的に、最新のトークンの予測は最後の層の情報に依存する。

LLMのテキスト生成を改善するために、LLMは二段階のトレーニングプロセスを受ける。まず、事前トレーニングの段階では、モデルは以前のセグメントに基づいてテキストの次の部分を予測することを学ぶ。質の高いインターネットコンテンツで繰り返しトレーニングされることで、モデルはかなり流暢になる。二番目の段階はファインチューニングで、モデルは人間のフィードバックに基づいてより良い応答を学ぶ。

#信念の重要性

LLMがどのように機能するかを理解したら、次は信念を持たせることの利点について考えてみよう。LLMの成功を説明する一つの方法は、彼らが世界の特徴を表現できるので、テキストの出力が決まるということ。例えば、研究によると、LLMは空間や色の表現を捉えることができる。だから、LLMが命題の真実や虚偽を表現する可能性があるって仮説を立てるのも納得できる。

もしLLMがたまには真実を追跡してるなら、その信念を測定することで出力を予測するのに役立つかもしれない。モデルの真実の表現を十分に理解できれば、それを操作してパフォーマンスを向上させることもできるかもしれない。

しかし、一部の専門家はLLMに信念や知識があるとは疑問視してる。彼らは、LLMが単にトークンのシーケンスを予測するだけで、内容を意味的に理解していないと言っている。この見解は、LLMが本当に何かを知る能力がないことを示唆している。これらの懸念は有効だけど、別の視点で反論できる。LLMが真実を認識しようとしなくても、テキスト生成の過程でそれを追跡してる可能性はある。

#信念を特定する方法

LLMにおける信念を測定するためには、伝統的な信念の理論からガイダンスを探すことができる。この理論では、エージェントの信念や欲望は、彼らの選択から再構築できることがある。ただし、このアプローチはLLMには適用が難しい。人間と違って、LLMは好みがなく、長期的な計画を立てることもできない。また、彼らは物理的に世界と相互作用しないので、信念の明確な指標を提供することはない。

LLMは人間と同じフィードバックメカニズムを持たないので、ベッティングシナリオのように信念を評価するための標準的な方法は使えない。例えば、命題の正しい予測に基づいてお金を提供することはLLMには当てはまらない。なぜなら、彼らは支払いを受け入れることも、そのようなインセンティブに興味を持つこともできないから。

これらの課題を考慮して、研究者たちはLLMの内部の仕組みを覗いて、その信念をより良く理解する方法を探している。有望なアプローチは、モデル内の真実の内部表現を見つけることだ。この内部表現を使えば、LLMがある命題を真実として考えているか虚偽として考えているかを特定できる。

#真実の内部表現

真実の内部表現は、LLMの中にあるシステムで、命題を真または偽としてタグ付けし、信頼度を提供できるもの。主な質問は、LLMが真実と虚偽の主張を区別できるか、そしてその区別をテキスト生成に活用できるかということ。

そのような表現を見つけることが、LLMに信念を持たせるための鍵になる。次のステップは、どの条件が表現を信念のようなものとして分類できるかを決定すること。

#信念のような表現の基準

LLMの表現を信念のようなものとして分類するには、四つの基準を満たす必要がある：正確性、一貫性、均一性、そして使用。

1. 正確性：表現はほとんどの時間、正確でなければならない。もしLLMに特定の信念があると信じているなら、その信念はLLMが期待される状況で現実を反映するべきだ。例えば、LLMが地理に関する事実を理解するべきなら、場所についての信念はほとんど正確であるべき。

2. 一貫性：LLMから引き出された信念は互いに一貫しているべき。これには、LLMが一つのことを主張している場合、それが他の主張と矛盾しないことが含まれる。一貫した信念体系は、標準的な論理規則に従うことになる。

3. 均一性：LLMが信念を表現する方法は、異なるトピックにわたって一貫しているべき。つまり、地理についての信念が経済についての信念と根本的に異なってはいけない。真実の表現がドメインによって大きく異なるなら、それはLLMが真実を処理する統一された方法を持っていないことを示唆している。

4. 使用：LLMは真実の表現を出力を導くために利用すべき。もしLLMが正確な信念を持っているなら、それはタスクのパフォーマンス向上に反映されるはず。例えば、モデルの信念が虚偽から真実にシフトすると、出力が改善されることが期待される。

これらの基準は、LLMのパフォーマンスや行動を理解するために重要だ。研究者はこれらの基準を適用する際に課題に直面するかもしれないけど、それぞれがLLMに信念によく似たものがあるかどうかを判断する上で重要な役割を果たす。

#課題と制限

これらの基準を適用する際の潜在的な課題を認識することは重要だ。例えば、正確性を測定するのは難しい場合がある。なぜなら、ある命題は他よりも複雑であったり、合意された真実がなかったりするから。また、一貫性も全ての状況下で成立するわけではなく、これが信念のような表現に対する期待を柔軟にしなければならないことを示唆している。

均一性も課題をもたらす。もしLLMが主題によって真実を表現する方法が異なるなら、信念を分析する努力は複雑になるかもしれない。現段階では、LLMが強い普遍的な真実の表現を持っていないことが示唆されている。

最後に、使用を示すことは、LLMのアルゴリズムの不透明な性質のために難しい場合がある。モデルの決定を動かすものを理解しないままだと、信念が出力にどう影響するかを研究するのは難しいかもしれない。

#まとめ

要するに、LLMの信念を測定する方法を確立することは、彼らの機能を理解し、責任を持って展開するために重要だ。提案された基準である正確性、一貫性、均一性、そして使用は、LLMに信念のような表現を持たせるためのしっかりとした枠組みを提供する。しかし、研究者はこれらの条件を特定し測定する際の課題を常に意識しておく必要がある。もしこれらの表現を正確に定義し、位置づけることができれば、LLMの行動を理解しやすくなり、予測が向上し、倫理的な考慮も進むだろう。

#今後の方向性

LLM研究の分野が進化するにつれて、信念をテストし特定するための新しい方法が登場するだろう。内部表現を抽出し分析するための改良された技術の開発は、LLMの認知を研究する能力を向上させる。研究者は、新たな洞察が得られるたびに基準を調整する柔軟性を持つべきだ。そうすることで、LLMに対する理解がモデル自身と共に成長することを保証できる。

この旅は、哲学、認知科学、機械学習の分野間のコラボレーションの重要性を強調している。これらの交差点を探ることで、LLMやその社会への潜在的な影響についての知識を進めていく。