大規模言語モデルのデバッグに対する体系的アプローチ
arXiv cs.AI / 2026/4/28
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要点
- この論文は、大規模言語モデルを「観測可能なシステム」として扱うことで、モデル非依存の体系的なデバッグ手法を提案しています。
- 評価・解釈可能性・エラー分析を統合し、課題の検出から脆弱性の診断、プロンプトやモデルパラメータの改善までを支援します。
- 標準的なベンチマークや評価基準がない状況でも、微調整や評価のためのデータ適応を含む反復的なワークフローに対応します。
- 著者らは、この構造化されたプロセスがトラブルシューティングを加速しつつ、再現性・透明性・実運用でのスケーラビリティを高めると主張しています。
