【要約】LLMが「1+1」を計算するとき、中で何が起きているのか [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
Execute Primary Source
// Problem
開発者がLLMを数学的推論に利用する際、モデルが論理的な計算を行っていると誤認するリスクがある。LLMは数式をアルゴリズムではなく、トークンの並びとして扱うため、以下の課題が生じる。
- ・トークナイザーの仕様により、数字の分割方法がモデルごとに異なる。
- ・内部処理は統計的なパターン適用であり、厳密な四則演算ロジックではない。
- ・モデルが提示する計算プロセスは、学習データの模倣に過ぎない。
// Approach
Anthropic社は、LLMの内部挙動を解明するため、解釈可能性研究を実施した。研究チームはClaude 3.5 Haikuを対象に、計算時の内部プロセスを観測した。
- ・「Tracing the thoughts of a large language model」という研究を実施。
- ・「36+59」などの計算を指示し、内部の計算経路を追跡。
- ・近似を行う経路と、末尾の数字を計算する経路の並列動作を確認。
// Result
Anthropicの研究により、LLMの計算プロセスが人間とは根本的に異なることが判明した。これにより、モデルの挙動に関する以下の知見が得られた。
- ・近似計算と精密計算を組み合わせる独自のメカニズムを特定。
- ・モデルの説明（筆算）と実際の内部挙動の乖離を解明。
- ・正確な計算には、外部計算ツールの連携が不可欠であるという指針を提示。
Senior Engineer Insight
> LLMの「説明」を鵜呑みにするのは極めて危険である。モデルは論理的に考えているのではなく、もっともらしい説明を生成しているに過ぎない。システム設計では、LLMを推論エンジンとして使うべきだ。計算等の決定論的タスクは、外部の計算エンジンへ切り出せ。信頼性が求められるプロダクトでは、LLMの出力をそのまま数値として扱わず、検証プロセスを組み込むべきだ。