- Appleの新戦略により、新しいLLMの間違いが最大40%減少
- Appleの研究者は、ユーザーがLLMとのインタラクション方法を開発し、更新されたモデルへの切り替えが困難であることを指摘
- チームは、異なるモデルバージョン間の回帰と不整合を比較するためのメトリクスを作成し、トレーニング戦略を開発
- 研究者は、新しい手法を使用して、古いモデルが正しい回答を出す一方、新しいモデルが誤った回答を出す「ネガティブフリップ」を最大40%削減したと述べている
- Appleの研究は、迅速に更新されるChatGPTやGoogleのGeminiなどのチャットボットの新バージョンをより信頼性の高いものにする可能性がある
Appleの研究は、AIモデルの更新に伴うユーザーエクスペリエンスの向上に向けた重要な取り組みであり、新しい手法により古いモデルとの整合性を保ちつつ不整合を最小限に抑えることが示唆されています。これにより、ユーザーが新しいモデルに切り替える際の心配を軽減し、より信頼性の高いAIツールの開発に貢献できる可能性があります。