「ランダム」を知ったかぶりする生成AIに、ちゃんと「ランダム」な動きをさせるには？
Zenn / 2026/4/27
💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
要点
- 生成AIが「ランダム」を口で言うだけで実際は偏った振る舞いになり得る点を問題として提示している。
- 本質的な解として、乱数（温度・top-p等）やデコーディング条件を適切に制御し、意図した多様性が出るように設計する必要があると述べる。
- 「知ったかぶりのランダム」を避けるために、出力のばらつきを確認する評価・検証（再現性や分布の観察など）の重要性を示している。
- 実装や運用では、ランダム性の目的（多様性確保/探索/サンプリング/創作）に応じて設定を調整する考え方が中心になる。
Sakana AIが発表し、ICLR 2026に採択された論文「String Seed of Thought: Prompting LLMs for Distribution-Faithful and Diverse Generation」を、数式なし・疑似コードつきで解説します。
はじめに：「4択の正解、なんかCが多くないですか？」
研修テストを生成AI（LLM）に作らせた日のことを思い出してみてください。
10問、20問と生成してみると — 正解の位置がなんとなくCに固まっている気がする。「気のせいかな」と思って50問生成してみると、やっぱりCが目立って多い、そんな経験はないでし...
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