大規模言語モデルの不確実性定量化に関する調査

• 大規模言語モデルは多くの分野で活用されているが、信頼性に疑問が残る。
• 本論文は、LLMの不確実性定量化手法を体系的にレビューする。
• 新たな研究課題を提起し、今後の研究の方向性を示唆している。

大規模言語モデル（LLM）は、コンテンツ生成やコーディングなどで優れた性能を発揮していますが、その信頼性には疑問が残ります。本論文では、LLMの不確実性定量化手法を広範にレビューし、各手法の特徴や強み・弱みを整理しています。また、ロボティクスなどの応用例を紹介し、今後の研究課題を提示しています。LLMの信頼性向上に興味がある研究者や実務者にとって有益な内容です。

大規模言語モデルの信頼性に関心のある研究者や実務者に向いています。