LLMの型にはまった回答、新興企業が突破口を提示

LLM（大規模言語モデル）が「集団思考」に陥り、予測可能な回答しか生成しないという指摘があります。既存のLLMはコーディングや情報検索には優れていますが、ブレインストーミングや新しい企画の段階では、予想可能な回答のために創造性が低いと評価されてきました。多くのLLMに「1から10までのランダムな数字を一つ教えて」と依頼すると、「7」という回答が頻繁に出るような具合です。

こうしたLLMの予測可能性の問題を克服しようと、オーストラリアの新興企業Springboardsが新しいLLM「Flint」を開発し、発表しました。Flintは、オープンエンドな質問に対して、一般的なLLMよりもはるかに多様な応答を生成するように訓練されています。Springboardsの共同創業者兼CEOであるPip Bingemann氏は、「ほとんどの言語モデルは幻覚（hallucination）と戦っていますが、私たちはそれを歓迎します」とFlintの差別化要因を説明しました。

Pip Bingemann氏は、ChatGPTとClaudeが「ニューバランスのランニングシューズキャンペーンのためのスローガンを作成して。スローガンのみ。」というリクエストに対し、「Run your way」という同じスローガンを提示した事例を挙げました。一方、Flintは「Built to last, run to win」という異なるスローガンを提示しました。これは、Flintが既存LLMの「集団思考」から脱却し、新しく多様なアイデアを提供できることを示しています。