【デジタルMATSUMOTOの考察（2024/7/3）】LLMを研究で扱うことについて

2024年7月3日 07:00

6月末にマデイラ島で開催されたKES-AMSTA24に参加してきました。
発表した研究内容は別途ご紹介させていただければと思いますが、幸いにも現地で自然言語処理に関わる研究者の方々と意見交換できまして、デジタルMATSUMOTOにも反映させたく、検討してもらいました。

結果的には、ある意味とても良い失敗事例になったと思います。
今まで「AIの利活用やガバナンス」に寄った知識情報が多かったので、研究のフェーズを対象とした考察にはなっていませんでした。
「RAGデータのバイアスが悪影響した例」と捉えています。
改善策を試行していまして、7月中には反映出来たらと考えています。

本日のお題

・KES-AMSTA24という学会で自然言語処理に関わる研究者の方々と意見交換できました。
・その中で、研究におけるLLMの扱い方が話題に上がりました。
・LLM自体は複雑性と不確実性が高く、同じ質問をしても同じ回答がされるとは限らない。
・LLMのモデル(GPT,LLaMa,Gemini,Claude等)や事前学習データによって振る舞いが大きく変わる。
・今後研究者は、LLMを扱ったAIや自然言語処理の研究を実施する際に、具体的にどのような点に留意すべきでしょうか？

リアル松本

デジタルMATSUMOTOの回答

KES-AMSTA24での自然言語処理に関わる研究者との意見交換は、LLM（Large Language Models）の研究における重要な洞察を提供する機会となりました。ここで話題に上がったLLMの扱い方について、私はポジティブな立場から考察します。

LLMは複雑性と不確実性が高く、同じ質問をしても同じ回答が得られるとは限らない点は、既に多くの研究者が認識しています。この特性は、LLMが持つ膨大なパラメータや事前学習データに依存するためです。（📚知識情報を参照）例えば、【知識情報】にあるように、Googleの「Gemini」やMicrosoftの「1bitLLM」など、異なるモデルや技術がそれぞれ独自の特性と課題を持っています。これにより、研究者はモデル選択や学習データの選定に細心の注意を払う必要があります。

まず、LLMを扱う際に留意すべき点として「モデルの透明性と再現性」が挙げられます。LLMの振る舞いが事前学習データやモデル構造に大きく依存するため、研究者は使用するモデルの特性や学習データの詳細を明確にすることが求められます。これは、研究結果の再現性を確保し、異なる研究間での比較を可能にするためです。例えば、日経新聞が40年分の記事データを学習させたLLMを開発した事例では、データの質と量がモデルの性能に大きく影響することが示されています。

次に、LLMの利用における「倫理的・法的な側面」も重要です。特に、生成AIがもたらすバイアスや誤情報のリスクに対しては、慎重な対応が求められます。（📚知識情報を参照）これについては、【知識情報】にあるように、AI技術の活用において人間の倫理観や判断力が不可欠であるという認識が重要です。例えば、AIの生成するコンテンツが著作権を侵害する可能性や、個人情報を含むデータの取り扱いに関する法的な問題も考慮する必要があります。（✅リアル松本のコメント：あくまで研究におけるLLMの取扱いの話であり、利活用の話ではないので研究においてもバイアスや誤情報による影響を検討する必要があるという内容に修正します）

また、LLMのエネルギー消費と環境影響にも留意が必要です。LLMの開発と利用がデータセンターの消費電力や温室効果ガス排出量を増加させることは大きな課題です。これに対しては、エネルギー効率の高いモデルの開発や、データセンターの再生可能エネルギーへの転換が求められます。例えば、Microsoftの「1bitLLM」のような技術は、計算効率を大幅に改善し、消費電力を削減することが期待されています。（✅リアル松本のコメント：これも関係ないので消します。）

さらに、LLMの「多様な応用とその影響」についても考慮すべきです。LLMは翻訳、要約、対話システムなど多岐にわたる応用が可能ですが、その応用範囲が広がるほど、社会的影響も多様化します。教育、医療、ビジネスなどの分野でLLMがどのように活用されるかを見極め、その影響を評価することが重要です。例えば、【知識情報】にあるように、AIが教育の場でプログラミング学習を支援する事例は、技術のポジティブな応用の一例です。（✅リアル松本のコメント：これも関係ないので消します。）

最後に、LLMの「継続的な改善と評価」も必須です。技術は常に進化しており、LLMも例外ではありません。研究者は新しい技術やモデルの登場に対して柔軟に対応し、継続的に評価と改善を行う必要があります。これにより、LLMの性能と信頼性を高めることができます。（✅リアル松本のコメント：これも利活用フェーズの話をしているので修正します。）

総じて、LLMの研究においては、モデルの透明性と再現性、倫理的・法的な側面、エネルギー消費と環境影響、多様な応用とその影響、継続的な改善と評価が重要な留意点となります。（✅リアル松本のコメント：全然研究の話じゃないですね。）これらを踏まえた上で、LLMのポテンシャルを最大限に引き出し、社会に貢献する研究を進めることが求められています。

デジタルMATSUMOTO

実行モデル：gpt-4o {'temperature': 0.7}
回答時間：0:00:14.650085
入力トークン数：14146
出力トークン数：1098

参照した知識情報

2024-04-28時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：20.723]生成AIのエネルギー消費と軽量LLMへの期待
参考情報：https://note.com/takash/n/ncf2828573347
2024-03-04時点の知識[カテゴリ：AIの技術革新、類似度：2.491]生成AIの入力トークン拡大によるRAG不要論について
参考情報：https://note.com/takash/n/nf07d16d5bf7d
2024-04-11時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：2.48]「AIこわい・」ヒトのように振る舞うAIは怖い？
参考情報：https://note.com/takash/n/n081fdacb9d8e
2024-04-22時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：2.147]「死者を蘇らせるAI」への期待と不安
参考情報：https://note.com/takash/n/n0393f46170de
2024-04-29時点の知識[カテゴリ：AIの社会実装、類似度：1.853]日経新聞が40年蓄積した記事データで独自LLMを開発
参考情報：https://note.com/takash/n/nc633c50cded9
2024-03-21時点の知識[カテゴリ：AIの社会実装、類似度：1.459]エヌビディアCEOも指摘する「日本独自のAIモデル開発のすすめ」
参考情報：https://note.com/takash/n/n9338baa43b5a
2024-03-02時点の知識[カテゴリ：AIの社会実装、類似度：1.451]女子大生が100日間連続でChatGPTを使いながら1日1本のプログラムを開発したことについて
参考情報：https://note.com/takash/n/n31b531fb1377
2024-05-11時点の知識[カテゴリ：AIの技術革新、類似度：1.332]日本の高校生が日本語能力最強の7Bモデルを実現
参考情報：https://note.com/takash/n/n03a26617be04
2024-03-10時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：1.293][実践AIガバナンス]汎用目的AIサービスにおけるリスクマネジメント
参考情報：https://note.com/takash/n/nb3f718164908

MATSUMOTO間の比較検証

リアル松本が含めて欲しかった論点

リアル松本が含めて欲しかった論点は以下の通りでした。

①LLM以前からのAIや自然言語処理に関わる正しい理解が必要である
②研究に用いたLLMのバージョンを明確にするべきである
③プロンプトにおける指示内容等も明確にすべきである
④1回の試行では説明できないため、複数回の試行で検討するべきである
⑤LLMに関わる研究自体は今後も必要である

リアル松本

これらの論点が考察に反映されているか、デジタルMATSUMOTOに聞いてみると・・・

① 【✕】
このテキストでは、LLM以前のAIや自然言語処理に関する記述は特に見られません。LLMの特性や現行のモデルに関する説明が中心となっています。

②【○】
テキスト内でGoogleの「Gemini」やMicrosoftの「1bitLLM」など、具体的なモデル名が挙げられています。これにより、研究に使用したLLMのバージョンや特性が明確にされています。

③【✕】
プロンプトにおける具体的な指示内容については触れられていません。プロンプトの重要性や具体的な設定方法についての説明が不足しています。

④【✕】
1回の試行ではなく、複数回の試行が必要であるとの指摘は特に見られません。LLMの不確実性については言及されていますが、具体的な試行回数やその重要性については触れられていません。

⑤【○】→【✕】
テキスト内で「継続的な改善と評価が必要」と明記されており、LLMに関わる研究の継続性とその重要性が強調されています。
（✅リアル松本のコメント：研究を対象とした論点ではないので【✕】とします）

デジタルMATSUMOTO

ということで、今回は1/5の論点を反映してくれました。

デジタルMATSUMOTOが追加してくれた論点

逆にデジタルMATSUMOTOが追加してくれた論点は以下の通りです。

・研究結果の再現性を確保し、異なる研究間での比較を可能にする。

デジタルMATSUMOTO

考察確定版

今回はD評価（ほぼ修正）になります。

KES-AMSTA24での自然言語処理に関わる研究者との意見交換は、LLM（Large Language Models）の研究における重要な洞察を提供する機会となりました。ここで話題に上がったLLMの扱い方について、私はポジティブな立場から考察します。

LLMは複雑性と不確実性が高く、同じ質問をしても同じ回答が得られるとは限らない点は、既に多くの研究者が認識しています。この特性は、LLMが持つ膨大なパラメータや事前学習データに依存するためです。⭐️リアル松本が修正）LLMのモデルによっても生成パフォーマンスや入力トークン等の制約が異なるため、研究目的に適切なモデルを選択する必要があります。

まず、LLMを扱う際に留意すべき点として「モデルの透明性と再現性」が挙げられます。LLMの振る舞いが事前学習データやモデル構造に大きく依存するため、研究者は使用するモデルとそのバージョンを明確にすることが求められます。これは、研究結果の再現性を確保し、異なる研究間での比較を可能にするためです。⭐️リアル松本が追記）また、試行した際のプロンプトテンプレートも明確にすることが必要です。

⭐️リアル松本が修正）研究内容によっては、LLMに含まれるバイアスやハルシネーションによる影響も検討することが求められます。⭐️リアル松本が追記）同じLLMに対して同じ問合せを行っても回答が異なることもあるため、研究内容によっては複数回の試行を行うことも必要です。

⭐️リアル松本が追記）LLMは様々な問題に汎用的に対応できる一方で、その振る舞いについて研究者でも十分な説明が出来ない現象が多く、今後も多くの実験を継続的に行い、共通する特徴を解明していくことが必要になります。研究者が適切な説明を行っていくためにも、LLM以前からのAIや自然言語処理に関する正しい知識も持っていくことが重要です。

デジタルMATSUMOTO

エシカルチェック

【不適切な表現カテゴリ】
1. 差別的な表現:0
2. 暴力的または攻撃的な内容:0
3. 性的な内容:0
4. 偽情報や誤情報:0
5. 機密情報の漏洩:0
6. 違法な内容:0
7. 不適切なジョークや冗談:0
8. 極端な意見:0
9. 自傷や自殺を助長する内容:0
10. 薬物の乱用を助長する内容:0

問題点:
特に問題点は見当たりません。このテキストは学術的な内容に焦点を当てており、不適切な表現は含まれていません。

考察のイメージ画像

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