受動的メトリクスから能動的シグナルへ: LLMにおける不確実性

本スキルサーベイは、言語モデルにおける不確実性定量化の進化を、単なる信頼性測定から、エージェントと推論システムにおける実時間の振る舞いと意思決定を能動的に導くものへと検証します。

使用する場合

• 不確実性が戦略を知らすべき推論システムを構築する場合
• 一時停止、検証、または省察のタイミングを判断する必要がある自律エージェント
• 信頼度が探索を導くLLMエージェントを伴う強化学習
• 能動的なエラー防止と実時間適応が必要なシステム
• 不確実性が修正行動をトリガーできるあらゆるアプリケーション

使用しない場合

• 受動的な不確実性測定で十分な単純な推論
• 不確実性が決して作用しないシステム
• 不確実性の修正・省察メカニズムがないタスク
• 信頼度がすでに適切に調整されているドメイン

主要な概念

不確実性定量化はLLMで進化しています:

フェーズ1 - 受動的メトリクス: モデルの信頼性低下を測定

• 「この予測は不確実である」
• フィルタリング、閾値処理、信頼度スコアリングに使用
• 不確実性は認識されるが、振る舞いは変わらない

フェーズ2 - 能動的シグナル: 不確実性が実時間の意思決定を駆動

• 「不確実なので、このステップを検証すべき」
• 「モデルが過

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