概要
- ウェブ外のトラフィック増加 に伴う、LLM内の痕跡への関心
- 認識度チェックサイト の開発
- 複数モデルへの並列クエリ と応答のクラスタリング
- モデルごとの認識強度 の可視化
- 質問への対応可能
LLMに残る「痕跡」と認識度チェックサイトの紹介
- ウェブからLLM(大規模言語モデル)へのトラフィック移行 が進行中
- ユーザーの痕跡 が「重み(weights)」としてLLM内部にどのように残るかへの疑問
- デザインパートナーと共同で新サイト開発
- frontierモデル(最先端)とsmallモデル(小規模) の両方を対象
- 多数のモデルに並列でクエリ送信
- 応答結果をクラスタリング し、類似度・認識度を解析
- モデルごとの「あなたの認識度」 を数値やグラフで表示
- 実験的アプローチ による可視化と分析
- 質問やフィードバックへの柔軟な対応