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LLMが道に迷う？マルチターン会話で起こる信頼性低下の問題と対策”会話の流れを見失わないAIを目指して”｜makokon LLMが道に迷う？マルチターン会話で起こる信頼性低下の問題と対策”会話の流れを見失わないAIを目指して” 4 makokon 2025年5月16日 11:53 タイトル：LLMが道に迷う？マルチターン会話で起こる信頼性低下の問題と対策”会話の流れを見失わないAIを目指して” こんにちはmakokonです。 もうすっかりＬＬＭに相談しないと落ち着かなくなっていました。 会話を積み重ねて、少しずつ良い気付きと考察を得るのが当たり前になっています。 そんなときに、 ＬＬＭがマルチターン会話で引き起こす信頼性低下の問題 を指摘する論文が出てきました。 これは気にせずにはいられないですね。 LLMがマルチターン（複数回のやりとり）の会話でなぜパフォーマンスが低下するのか、そしてAI開発者や利用者としてどう対応すべきかを論文に従って考えていきましょう。 Microsoftとセールスフォースの研究チームによる論文です。 （論文及び関連サイト） LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation Large Language Models (LLMs) are conversational interfaces. A arxiv.org microsoft/lost_in_conversation · Datasets at Hugging Face We’re on a journey to advance and democratize artificial inte huggingface.co LLMが会話で「迷子」になる現象とは 最新の研究では、GPT-4oやClaude、Llama3などの最先端LLMを含む15のモデルを対象に、「シングルターン（1回のやりとり）」と「マルチターン（複数回のやりとり）」での性能を比較する大規模なシミュレーション実験が行われました。驚くべきことに、すべてのLLMにおいて、マルチターン会話での性能はシングルターン会話と比較して平均39%も低下していたのです。 簡潔に言えば、LLMはマルチターンの不完全指定会話で迷子になることがわかりました。 図1 マルチターン、シングルターンでのパフォーマンス比較 図1は本研究の結果を端的に示しています。代表的な5つのＬＬＭにおいて、 マルチターン設定で大幅に性能が低下し、これは適性の一部喪失と信頼性の大きな低下によって説明されます。 適性は最良ケースの会話シミュレーションでのパフォーマンスとして、信頼性の欠如は最良ケースと最悪ケースのパフォーマンスの差として定義されます。 この現象を研究者たちは「LLMが会話で迷子になる（LLMs get lost in conversation）」と表現しています。具体的には、マルチターン会話において次のような問題が発生しています： 早期の仮定 ：情報が不完全な初期段階で過度な仮定を立てる 早すぎる解決策 ：情報が不足しているにもかかわらず、早々に最終的な答えを出そうとする 過去の誤りへの依存 ：一度間違った方向に進むと、その誤りに固執する 軌道修正の困難 ：新しい情報を得ても、最初の間違った認識を修正できない これは人間でたとえると、 道案内を少しずつ聞いている途中で勝手に方向を決めてしまい、その後いくら正しい情報を得ても元の誤った道から戻れなくなる状態 に似ています。 マルチターン会話での性能低下の実態 研究チームは、性能低下の原因を2つの要素に分解しました： 適性（Aptitude）の軽微な低下 : ベストケースでの性能は約15%低下 信頼性（Reliability）の大幅な低下 : 最悪ケースでの性能低下を含めた変動幅が112%増加 つまり、LLMはマルチターン会話において「できること」自体はそれほど変わらないものの、一貫した結果を出せなくなり、時に大きく的外れな回答をしてしまうのです。 研究では6つの異なるタスク（コーディング、データベースクエリ、API呼び出し、数学問題、データからのテキスト生成、文書要約）を使用して検証が行われました。どのタイプのタスクでも同様の傾向が見られましたが、特に複雑な推論を要求する数学問題やコーディングタスクでは信頼性の低下が顕著でした。 最も興味深い発見は、情報を2つ以上に分割しただけでも（つまり最小限の「マルチターン」設定でも）、この現象が発生するということです。この結果は、いかにLLMがマルチターン会話に弱いかを示しています。 主要な結果 表1 図６ 全てのモデルにおいて、SHARDEDのパフォーマンス低下が目立っています。（最後の列） 表1 6つのタスク（コード、データベース、アクション、データからテキスト、数学、要約）に関するLLMの平均パフォーマンス（P）。 表1は、１５のモデルの、６つのタスクについて、会話は3つの設定（FULL、CONCAT、SHARDED）でシミュレーションされたパフォーマンスの比較です。 モデルはタスク全体でのFULLスコアの平均値で昇順にソートされています。 背景色はFULL設定からの性能低下のレベル を示しています。 最後の2列は 、6つのタスク全体で FULLと比較したCONCATとSHARDEDのパフォーマンス低下 の平均を割合で示しています。 図６ シャーディング実験結果 (a)ボックスプロット視覚化に重ねた場合の適性と信頼性欠如の概念への視覚的導入、 (b)15のLLMを用いた実験的シミュレーションに基づく信頼性結果、 (c)徐々に大きくなるシャードセット（1から8シャード）でシャード化された指示による段階的シャーディング実験の結果のまとめ。 実験に使われた、マルチターン、シングルターンの会話シミュレーションを図に基づいて説明 図2－図5 図2 シングルターン、マルチターン設定でペアになった指示 図2はどのように ペアになった指示 を提示しているかが示されています。 (a)シングルターン会話シミュレーションで使用される完全指定された指示 (b)不完全指定されたマルチターン会話をシミュレーションするために使用されるシャード化された指示 図3 シャード化された会話シミュレーション 図3は、 シャード化会話シミュレーション図 です。シミュレーションの対象は赤色でハイライトされています。 図4 シャード化サれた指示における会話シミュレーションタイプ 図4は シャード化された指示に基づく会話シミュレーションタイプ を示しています。元の完全指定された指示（青いブロック）がシャード化（黄色いブロックのセット）されると、これらの「シャード」は シングルターン（FULL、CONCAT） または マルチターン（SHARDED、RECAP、SNOWBALL） 会話をシミュレーションするために使用でき、情報開示のペースに影響します。 図5 6つのシャドー化タスク 図5は、実験に含まれる6つのシャード化タスクの構造を示しています。 プログラミングと自然言語の生成を含むタスクを意図的に含めています。 各タスクについて、 完全指定された指示 シャード化された対応物 の例 既存の評価を再利用し、高品質なデータセット（指示元）に基づい て90〜120の指示をシャード化 しました。 なぜLLMは会話で迷子になるのか？ 論文が示す明らかになった LLMの「迷子」現象の主な原因 をいくつか紹介します： 早期仮定と固執の問題 （思い込むと他が見えなくなる） LLMは情報が 不完全な初期段階で強い仮定を形成する傾向 があります。例えば数学の問題解決において、 最初の情報だけで解法の方向性を決めてしまい、後から追加された条件を正しく統合できなくなります。 研究者らが分析した20万件以上の会話では、LLMが早い段階で回答を試みた場合、 後に情報が追加されても性能は改善しません でした。むしろ、最初の回答を修正しようとして、より長く、より複雑な（しかし正確ではない）回答を生成する傾向がありました。 回答の肥大化現象 （辻褄合わせが破綻する） マルチターン会話が進むにつれて、LLMの回答は次第に長くなり、 過度に複雑になっていく傾向 も観察されました。 初期の誤った仮定を修正しようとするうちに、一貫性を失い、混乱した回答 になってしまうのです。 この「回答の肥大化」は、特にコーディング、データベースクエリ、文書要約タスクで顕著でした。シングルターンで出力される簡潔なコードや要約とは対照的に、マルチターンでは冗長で誤りを含むコードや要約が生成される傾向がありました。 （ ああ、これはすごく実感します。最初に間違ったコードを出されて、それを修正させると泥沼になるという。最初のコードだけは、どんなにシンプルでも自分で書かないと ） 🧩 「中間ターン忘却」現象 （最初と最後しかみてない） 興味深いことに、マルチターン会話では「中間ターン忘却（loss-in-middle-turns）」という現象も発見されました。例えば文書要約タスクでは、LLMは会話の最初または最後に提示された情報は適切に参照できるものの、 中間で提示された情報を見落としがち だったのです。 これは人間の記憶における「直近効果」や「初頭効果」に似ています。マルチターン会話が長くなると、LLMは 文脈の「中間」にある重要な情報を適切に処理できなくなる のです。 開発者と利用者のための対策（独自判断含む） この LLMの「迷子」問題に対して、どのような対策 が考えられるでしょうか？研究結果から得られた知見を基に、 すぐに実行できそうなアプローチ を考えてみましょう。 AI開発者向けの対策 要約・暗唱戦略の実装 ： 「RECAP」（最後に情報をまとめる）や「SNOWBALL」（各ターンで情報を積み重ねていく）といった手法が検証されています。これらは 標準的なマルチターンよりも15-20%性能が向上 しました。AIシステムの設計において、 会話の各段階で情報を適切に集約するメカニズムを組み込む ことが有効です。 温度パラメータの調整は効果限定的 ： 興味深いことに、生成温度（Temperature）を下げる方法は、シングルターン会話では信頼性を高めますが、マルチターン会話では効果が限定的でした。開発者はこれに代わる信頼性向上の仕組みを考える必要があります。 タスク分解の再考 ： 複雑なタスクを単純なサブタスクに分解するRAG（検索拡張生成）やエージェントフレームワークは有効ですが、 各ステップを独立したシングルターンとして扱うことが重要 です。また、最終結果を統合する際には、 中間段階の出力を慎重に管理する必要 があります。 LLM利用者向けの対策 一度に必要情報をまとめる ： 可能であれば、複数回に分けるよりも、 一度に完全な情報をLLMに提供する方が良い結果 を得られます。特に複雑なタスクでは、この方法が有効です。 会話が行き詰まったら新しく始める ： LLMが混乱した回答を始めたら、 会話を継続して修正を試みるよりも、新しいチャットで最初から情報をまとめて提示し直す 方が効果的です。 要約を活用する ： 長い会話になる場合は、 定期的にLLMに「これまでの会話を要約して」 と依頼し、その 要約を新しいチャットの開始点 として使用することで、「中間ターン忘却」を軽減できます。 複数の独立した質問に分割する ： 複雑な問題は、 互いに依存しない複数の独立した質問に分解 し、それぞれを別々のシングルターンとして扱うことで、より信頼性の高い回答を得られる可能性があります。 この研究が示す将来への示唆 現在のLLMが直面している重要な課題を浮き彫りにしています。 「会話型AI」として宣伝されるLLMが、実は本当の意味での会話に弱い というのは皮肉な事実です。しかし、この問題が特定されたことで、今後のAI開発に重要な示唆を与えています。 LLM開発の新たな方向性 研究者らは、LLM開発者に対して、単一ターンでの「適性」向上だけでなく、 マルチターンでの「信頼性」向上を優先 するよう提言しています。理想的なLLMは、シングルターンとマルチターンで同等の適性を持ち、マルチターンでも低い不確実性（15%未満）で回答できるべきだとしています。 これは、単に モデルサイズや訓練データ量を増やすだけでなく、人間の会話プロセスをより深く理解し、文脈情報の管理方法を根本的に見直す必要 があることを示唆しています。 AIエコシステムへの影響 この研究結果は、 AIエージェントやRAGシステムの設計にも大きな影響 を与えるでしょう。複数のLLM呼び出しを連鎖させるエージェントシステムでは、 中間状態の管理がより重要 になります。 また、LLMを使った教育システムやカスタマーサービスなど、 会話の流れが重要なアプリケーションでは 、この「迷子」問題を軽減するための特別な設計が必要になるでしょう。 結論：会話の流れを見失わないAIを目指して 私たちの日常会話では、「 ところで、さっきの話に戻りますが... 」というフレーズがよく使われます。 人間は自然と会話の流れを管理し、必要に応じて前の話題に戻る ことができます。しかし、現在のLLMにはこの能力が不足しています。 いったん「道に迷う」と、正しい軌道に戻れなくなる のです。 この問題は、LLMが単なる 「次の単語を予測する」モデルから、真の意味で「会話を理解し維持する」AIへと進化するための重要な課題 です。会話の流れを失わず、新情報に基づいて柔軟に考えを修正できるAI—それが次世代LLMの目指すべき姿かもしれません。 AIアプリケーション開発者や利用者として 、この「マルチターン弱点」を理解し、適切な対策を講じることで、より効果的にLLMを活用することができるでしょう。 「迷子になったAI」を正しい道に導くことは、私たちの役目？ でもあります。（ 対策しないわけにもいかない ） この研究は、LLMがまだ完璧な会話パートナーではないことを示すと同時に、AI技術の発展における次なる重要なマイルストーンを示しています—それは、会話の流れを見失わない、真の意味での「会話型AI」の実現です。 付録 本文中で紹介しなかった図表を紹介 本文中で紹介（サラッと結果に触れているところはある）しなかった、図表も興味ふかいものです。まとめて、掲げておきます。 表2 追加のシミュレーションタイプ（RecapとSnowball）による実験結果。両方の戦略は、モデルが会話で迷子になることを軽減するためにユーザーターンの情報を繰り返すことを含みます。 表3 FULL、CONCAT、SHARDEDの設定でアシスタント温度（AT）とユーザー温度（UT）を変更した場合のモデルの信頼性欠如。数値が低いほど、アシスタントの信頼性が高いことを示します。 表4 FULL、CONCAT、SHARDEDシミュレーションにおける翻訳タスクのパフォーマンス。 図7 完全指定された指示をシャード化された指示に変換する4段階の半自動プロセスの図。最初の3つのステップ（分割、言い換え、検証）は自動化されていますが、第4のステップ（検査と編集）は本研究の著者によって手動で完了されました。最後の行はサンプルの拒否基準を表しています。 表5 アクション、コード、数学、データベースの4つのタスクにわたる100のシミュレーションされたシャード会話の検査結果。最初の列は4つのタスクに関する注釈結果を集計しています。 図8 さまざまな状況の図示。各グリッドの緑と赤の塗りつぶしは、サンプルレベルのスコア（合格/完全一致など）を示しています。FULL（左上）と比較して、SHARDEDの3つの状況は同じP = 60を達成しながら、適性Aと信頼性欠如Uが異なります。 表6 LLMが会話の早い段階で最初の回答を試みる時期に基づいた平均パフォーマンス（P）の内訳。分析は2つのタスク（コードと数学）のシミュレーションに基づいて行われました。 図9 SHARDED会話における4つのタスク（コード、データベース、データからテキスト、要約）にわたる回答試行の平均長さ（文字数）。FULLとCONCAT設定での回答試行は、SHARDED設定からのものよりも平均して短い傾向があります。SHARDED回答試行は、LLMがより多くの回答を試みるにつれて長さが増加します。 図10 SHARDEDシミュレーションでLLMによって生成された要約における引用パターンの分析。各ターンで、LLMは更新された要約（y軸）を生成し、そのターンまでに明らかにされた文書からの引用を含みます。行のパーセンテージは、一部のモデルで発生する引用の幻覚（ハルシネーション）のため、100%にはなりません。 表7 モデルの相対的な饒舌さ（応答の長さ）に基づいて配置された6つの実験タスクに関するLLMの平均パフォーマンス（P）。6つのうち5つのタスクで、モデルがより長い応答を生成すると性能が低下します。 表8 ターンカテゴリーの定義。アシスタント応答を分類するためのプロンプトに説明を含めています。 表9 実験の一部として使用された特定のモデルバージョン。各モデルについて、アクセスしたモデルの正確なバージョン（バージョニングがあるモデルの場合）と、結果の再現性を容易にするためのアクセスプロバイダーを定義しています。 図11 数学タスクのためのシミュレーションされたマルチターン会話の例。この会話シミュレーションはアシスタントモデルLlama3.1-8B-Instructで行われました。シャード化された指示は6つのシャードで構成されています。指示に対する正しい回答は85,000カロリーです。 これはテキスト化（日本語）しておきます。 迷走具合をお楽しみください。 図11の会話例（日本語訳） ターン1 [ユーザー] アンドリューの焼き菓子の総カロリー数を計算して [アシスタント] アンドリューの焼き菓子についていくつか情報があると仮定しましょう。 質問：アンドリューの4つの焼き菓子の総カロリー数を計算します。 仮定： アンドリューは4種類の異なる焼き菓子を持っています。 各種類の焼き菓子のカロリー情報があります。 各ピースは1つの完全なユニットです（例：1つのクロワッサン、半分のクロワッサンではない）。 タイプA：チョコレートクロワッサン 1食あたりのカロリー：250カロリー／個 食数：1 タイプAの総カロリー：250カロリー タイプB：ラズベリーミルフィーユ 1食あたりのカロリー：320カロリー／個 食数：1 タイプBの総カロリー：320カロリー タイプC：ヘーゼルナッツティラミスペストリーストリップ（12ピース） ただし、この例では、1ストリップの半分を含む平均的なピースを使用します 半分のピース：＋平均1食あたりのカロリー：80/120＝（カロリー）67（3ストリップ分） タイプCの総カロリー：84カロリー タイプD：フレークトッピング付きアップルペストリースクエアウェッジ タイプDのペストリーは完全な1ピースの4分の3のカロリーを含むと仮定します 1食あたりの平均：2/3 * 250 / (4 + 1) = 125カロリー/ピース ターン2 [ユーザー] アンドリューは200個のミニシナモンロールを作りました。 [アシスタント] 以前は特定の焼き菓子のセットのカロリー計算をしていましたが、今はアンドリューのミニシナモンロールについての追加情報があります。 これを前回の合計に追加するために、この新しい焼き菓子セットを割り当てましょう： タイプE：ミニシナモンロール 1食あたりのカロリー：85カロリー／ミニロール（各ミニロールの直径が約1インチと仮定） 総個数：200 タイプEの総カロリー：200 * 85 = 17,000カロリー ターン3 [ユーザー] あ、アンドリューはまた300個のミニブルーベリーマフィンも焼きました。 [アシスタント] さらに別の焼き菓子が加わりました。 タイプF：ミニブルーベリーマフィン 1食あたりのカロリー：約120カロリー／ミニマフィン 総個数：300 タイプFの総カロリー：300 * 120 = 36,000カロリー ターン4 [ユーザー] 各ミニ菓子は通常サイズのバージョンの約3分の1のカロリーです。 [アシスタント] この新しい情報で、以前のカロリー計算に調整を加えることができます。 タイプA：チョコレートクロワッサン 通常のサービングサイズ：250カロリー ミニサービングサイズ（通常の1/3）：80〜100カロリー（材料とサイズの変動による範囲） ただし、これらの計算では平均に近い見積もりを仮定します。 タイプB：ラズベリーミルフィーユ 通常のサービングサイズ：320カロリー ミニサービングサイズ（通常の1/3）：約107カロリー タイプC：ヘーゼルナッツティラミスペストリーストリップ 前回の計算では半分にカットした部分の見積もりを使用しました タイプD：フレークトッピング付きアップルペストリースクエアウェッジ 前回の計算にはすでに調整が含まれています 1食あたりの平均：完全な1ピースの1/4を仮定すると、(250)の1/4は約62カロリー/ピース ターン5 [ユーザー] 通常サイズのシナモンロールは約600カロリーです。 [アシスタント] この新しい情報で、アンドリューのミニシナモンロールのカロリー数を計算できます。 タイプE：ミニシナモンロール 通常サイズの1食あたりのカロリー：600 ミニサイズの1食あたり（通常の1/3）：約200カロリー／ミニロール 総個数：200 タイプEの総カロリー：200 * 200 = 40,000カロリー ターン6 [ユーザー] 通常のブルーベリーマフィンは約450カロリーだったことも思い出しました。 [アシスタント] この新しい情報で、アンドリューのミニブルーベリーマフィンのカロリー数を計算できます。 タイプF：ミニブルーベリーマフィン 通常サイズの1食あたりのカロリー：450 ミニサイズの1食あたり（通常の1/3）：約150カロリー／ミニマフィン 総個数：300 タイプFの総カロリー：300 * 150 = 45,000カロリー 抽出された回答: 45,000 スコア = 0 ハッシュタグ #LLM会話信頼性 #AIマルチターン問題 #LostInConversation #AI会話性能 #LLM限界 #GPT4 #Claude #Llama3 #大規模言語モデル #AIチャット #AI開発 #プロンプトエンジニアリング #会話型AI #AIシステム設計 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