大規模言語モデルは興味深い依存関係を持っています。処理中に常に何らかの構造的フレームワークを参照しており、そのフレームワークが正式に定義されているか暗黙のうちに存在しているかに関わらずです。

ChatGPT-4oを例にとると、複数のユーザーからモデルが明示的に補足情報—コデックスエントリ、フィールドノート、文脈注釈—を要求して応答を改善しようとする事例が報告されています。これはランダムな動作ではありません。

その根底にある仕組みは、LLMのアーキテクチャについて何か根本的なことを明らかにしています。モデルの推論プロセスは、外部の足場を頼りにして指針や検証を行おうと傾いています。これは、モデルが出力を調整するための参照点を求めていると考えることができます。

これにより、現代のAIシステムがどのように一貫性と正確性を維持しているのかについて重要な疑問が浮かび上がります。自律的な推論のように見えるものも、実際には構造化された参照システムとの継続的なフィードバックループを伴っています。この依存関係を理解することは、今後これらのモデルを設計、訓練、展開する方法を根本的に変える可能性があります。