Apple ML Research (アップル エムエル リサーチ) は7月(現地時間)、大規模言語モデル (LLM) の関数呼び出しにおける不確実性定量化 (UQ) メソッドの評価に関する研究論文を発表しました。LLMによる関数呼び出しは実世界タスクの自律的解決に不可欠ですが、誤った呼び出しは不可逆な結果につながる恐れがあります。このため、LLMがタスクを正しく解決すると確信している度合いを、関数実行前に考慮することが重要です。同研究は、LLM関数呼び出しにおけるUQメソッド評価としては初の試みであり、MLエンジニア向けに実践的な示唆を提供するとみられます。
研究により、セマンティック・エントロピー (Semantic Entropy) のようなマルチサンプル不確実性定量化 (UQ) メソッドが、自然言語Q&Aタスクでは高い性能を示す一方で、関数呼び出し設定においては、シンプルなシングルサンプルUQメソッドと比較して明確な利点を示さないことが明らかになりました。この知見は、限られたリソースやリアルタイム処理が求められるシステムにおいて、より計算効率の良いシングルサンプルUQメソッドから評価を開始する、またはこれを主軸に据えるという現実的な選択肢を示唆しています。
同研究では、関数呼び出し出力の特性を利用することで、既存のUQメソッドの性能を向上させられる可能性も指摘されています。具体的には、マルチサンプルUQメソッドは、抽象構文木 (abstract syntax tree) 解析に基づき関数呼び出し出力をクラスタリングすることで性能が向上するとされます。これは、複雑な構造を持つ関数出力に対して、意味論的なクラスタリングを導入することでUQの精度を高めるアプローチであり、より高い信頼性が求められるシステムにおいて検討する価値があるとしています。また、シングルサンプルUQメソッドは、ロジットベースの不確実性スコア (logit-based uncertainty scores) を計算する際に意味のあるトークンのみを選択することで改善されると結論付けられています。この手法を導入する際には、関数名、引数、重要な条件分岐を示すキーワードなど、関数の意味論に直接関連するトークンを特定し、それらに重み付けを行うといった設計が性能向上に寄与する可能性があると示唆されています。
これらの結果を踏まえ、LLMを用いた安全な関数呼び出しを実装する上で、いくつかの点が考慮されるべきであると研究は指摘しています。
まず、UQメソッドの選択と評価軸の見直しが必要であるとしています。関数呼び出しタスクにおいては、マルチサンプルUQが必ずしも優位とは限らないため、まずはシングルサンプルUQの適用可能性とパフォーマンスが評価され、その上で必要に応じてマルチサンプルUQの導入が検討されるべきです。評価指標も、一般的なLLMタスクにおける精度だけでなく、誤った関数呼び出しの抑制率や、特定のリスクを伴う呼び出しにおける確信度の信頼性といった、関数呼び出し特有の安全性を重視する指標に焦点を当てる必要性が強調されています。
次に、関数出力の構造を活用したUQの強化が有効であるとされます。関数呼び出しの出力が明確な構造を持つ場合、AST解析によるクラスタリングはマルチサンプルUQの精度を向上させる有効な手段であり、実装コストとのバランスを考慮しつつ、特に高信頼性が要求されるシナリオでの導入が検討されるべきです。また、「意味のあるトークン」の定義と活用も重要です。シングルサンプルUQの改善策として示された「意味のあるトークン」の選択は、UQスコアの計算に直接影響を与え、ドメイン知識に基づき関数の実行意図や安全性に直結するトークンを特定し、その選定基準を明確にすることで、UQの判断精度を高めることができると指摘されています。
さらに、UQ結果と実行判断の連動が不可欠であると研究は示唆しています。UQスコアを単なる指標としてだけでなく、関数実行の可否を判断する閾値設定や、人間による介入が必要なケースを特定するためのメカニズムとして活用すべきです。例えば、低い確信度の場合には関数実行を保留し、再試行を促す、ユーザーへの確認を求める、またはより安全なフォールバックプランを実行するなどのロジックを組み込むことが検討されるべきだと述べています。
これらの実践的な知見は、LLMの関数呼び出しをより堅牢かつ安全な形で実世界のアプリケーションに統合するための指針となり、誤った動作による潜在的なリスクを軽減することに貢献すると期待されています。
参考: Apple ML Research — 2026年7月15日 09:00 (JST)