LLM比較における余白保持能力の差異の露出

object

同一プロンプトを llm-jp、Qwen3、Gemma3、Llama3 系モデルへ適用したところ、入力に存在しない情報の補完や「判断できない」の保持に差異が観測された。観測忠実度と未知保持は必ずしも日本語生成能力とは一致しなかった。

notes

• llm-jp は自然な日本語生成能力が高い一方、意味補完を積極的に行う傾向が露出した。
• Qwen3 は入力不足時に「判断できない」と応答する傾向が強く、未知保持が比較的安定していた。
• Gemma3 は未知保持に加え、「入力には情報が存在しない」という理由付けを伴う保留応答を返す場面が見られた。
• Llama3 は不要な情景生成を抑える傾向を示したが、観測項目の分解粒度には改善余地が見られた。
• 「観測忠実度」「未知保持」「意味補完圧」「論理補完」は独立した評価軸として扱える可能性がある。
• 少数の実験でもモデル固有の認知スタイルの差異が可視化された。

implications

• 従来の性能指標とは別に、Observation Fidelity（観測忠実度）を評価するベンチマーク設計の有効性が示唆される。
• 「判断できない」を適切に維持する能力は、AIエージェントや構造観測用途で重要な評価対象となる可能性がある。
• PFLにおける「余白保持」は、不確実性管理や幻覚抑制と接続可能な研究テーマへ発展する余地がある。

questions

• 観測忠実度を定量評価するための最小ベンチマークセットはどのように設計できるか。
• 「意味補完」と「論理補完」は独立した指標として再現性高く測定できるか。
• 未知保持能力を向上させる学習データやアラインメント手法は、生成性能とどのようなトレードオフを持つのか。