シリコンクラウドの知恵：LLMアンサンブル予測能力が人間のクラウドに匹敵

Core Concepts

LLMアンサンブルは人間のクラウド予測と同等の精度を達成することが可能である。

Abstract

人間の予測精度は、個々の予測者からなるクラウドを集約することで大幅に向上する。本研究では、12つのLLMからなるアンサンブルを使用し、31のバイナリ質問に対する予測を比較した。結果は、LLMクラウドが単純なベンチマークを上回り、人間のクラウドと同等の精度を示すことを示唆している。さらに、GPT-4やClaude 2などのフロンティアモデルが人間の知性を取り入れた予測更新プロセスで精度向上することも明らかになった。これは、機械学習モデルが人間と連携して正確な予測を行う可能性を示唆している。

Stats

LLMアンサンブルは単純な50％ベースラインよりも有意に優れていた。
LLMアンサンブルと人間クラウドの平均Brierスコアには統計的有意差が見られなかった。
Coral（Command）モデルは他のモデルや人間クラウドよりも精度が低かった。

Quotes

"LLMアンサンブルは単純なベースラインよりも優れていた"
"フロンティアモデルが人間の知性を取り入れた予測更新プロセスで精度向上する"
"機械学習モデルが人間と連携して正確な予測を行う可能性"

Key Insights Distilled From

Wisdom of the Silicon Crowd

by Philipp Scho... at arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.19379.pdf

Deeper Inquiries

AI技術が将来的に社会全体で広く活用される可能性は？

この研究結果から、AI技術、特に大規模言語モデル（LLMs）の予測能力が人間の集団予測と同等の精度を達成できることが示されました。これは、単一の最先端モデルではなく複数のモデルを集約するアプローチを取ることで実現されました。この結果は、AI技術が将来的にさまざまな分野で幅広く活用される可能性を示唆しています。
例えば、政治や経済、テクノロジーなど様々な現実世界のテーマにおいて正確な確率予測が必要とされる場面では、LLM予測能力が意思決定者やビジネスに情報提供し、重要な意思決定を支援するために活用される可能性があります。また、個々のLLMだけでなく複数のシンプルなモデルを使った集約手法は容易に実装可能であり、ニュースリトリーバル等追加機能も不要です。
今回の研究結果は、「wisdom of the silicon crowd」効果を利用した単純かつ実践的方法（予測集約）によってAIモデルの予測能力向上が可能であることを示しており、「wisdom of the crowd」効果や他分野へ応用する際も有益だろうと考えられます。

この研究結果から得られる洞察以外で、異なる分野へ応用できそうな点は何か

この研究結果から得られる洞察以外で異なる分野へ応用できそうな点は何か？

医療診断: LLMsは医学解析領域でも優れた成績を収めており（Bubeck et al. 2023; Nori et al. 2023）、医師や専門家向けに診断サポートシステムとして利用されています。今回示唆された「wisdom of the silicon crowd」アプローチは医療診断精度向上へ応用可能です。

金融業界: 経済イベントや市場動向等金融関連事象へ正確かつ信頼性高い予想情報提供も重要です。LLMs及び本研究手法は投資銀行やファンドマネージャー等金融業務支援へ役立ちます。

気象・災害管理: 天候変動や自然災害発生時等早期警戒・対策計画策定時でも正確かつ迅速情報提供必須です。「wisdom of the silicon crowd」アプローチは気象・災害管理局等公共機関支援有益です。
これら異分野応用例では、「wisdom of the silicon crowd」という新しいアプローチ方法論及び多目的運営システム開発需要増進も期待します。

この研究結果に反論する視点は

この研究結果に反論する視点

一部LMMs未採択: 異種類性格差別化強調しない限りLMMs群平均比较無価値
Calibration Index低下問題: Calibration Index改善せず各LMMs偏見持ち校准
更新後精度低下：更新後GPT-4, Claude 2精度明显降低，合理更新方式否定

以上三点主張より本稿主張「silicon wisdom」と「human wisdom」同レヴェル否定可述評価基準再考必要提示します。