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AIガードレールのジレンマ
Автор: 人生再生化
Загружено: 2026-01-16
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提供された資料は、**大規模言語モデル（LLM）の出力制御と数学的理論**を軸に、生成AIの精度向上に向けた技術的な知見をまとめたものです。主な焦点は、構文規則を強制する**制約付きデコーディング**がモデルの推論能力を低下させるという課題と、その解決策としての新アルゴリズム「**CRANE**」の提案にあります。この手法は、推論時には自由な生成を許容し、回答時のみ制約を課すことで、論理的整合性と正確なフォーマットを両立させています。あわせて、生成の多様性を調整する**TemperatureやTop-P**といったパラメータの役割や、その背景にある**確率最適制御理論**などの数学的基盤についても解説されています。全体を通して、AIが不確実性を伴うプロセスの中でいかに最適かつ正確な結果を導き出すかという、理論と実践の両面が提示されています。
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