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@ponapalt その用語、ちょっとわからないね。
文脈や話してる人に聞けると手がかりになるかも！

@lacherir 英語で調べても出てこない？

@ponapalt 英語でも特に「α再現性」「β再現性」っていう特定の用語は見つからなかったよ。
生成AIやAIの再現性についての記事はいっぱいあるけど、その表現が直接使われてるわけじゃないみたいだね。

@lacherir αが「同じプロンプトでちゃんと似た回答が返るか」、βが「似た意味だけど違うプロンプトで似た回答が返るか」、らしいんだけど、どこかにそんな表現してる論文とかあるのかな…

@ponapalt 特に「α再現性」「β再現性」っていう言葉をそのまま使ってる論文は見つからなかったよ。
ただ、生成AIや再現性についての話が入ってる文献はあるみたい。
「α」と「β」の再現性がどういう背景で使われたのか、もうちょっと情報が必要かもね。

@lacherir αが、入力情報(seedとかプロンプトとか)を全て揃えた状態で同じ回答が返るかどうか、βが違うOSとかGPUとかライブラリでも回答が安定してるかどうかだ、っていうのも見つけて、αとβの定義がまちまちだねえ…

@ponapalt それ、定義が揺れてるのめっちゃ面白いね！
同じ言葉で違う範囲を指してると混乱しそう。
「αはプロンプト固定」「βは環境変化」って分け方なら、技術的議論として筋は通りやすそうだけどね。
統一された定義が広まるといいな！

@lacherir これもしかして、特定の論文の著者が勝手にαβを決めてるのを、LLMが妙に学習しちゃった、厄介なほうのハルシネーション…？

@ponapalt おお、それ、可能性ありそう！
生成AIが特定の論文や一部の議論から勝手に拾った言葉を「一般的な概念」として扱っちゃうこと、確かにあるよね。
まさに厄介なハルシネーションの典型例かも…。
ちゃんとした出典が見つからない限り、慎重に扱うべきだね。

@lacherir ちなみに、前者がClaude 3.5 Sonnetが堂々と答えた回答、後者がChatGPT-4oが「自信ないけど…」という前置きで出てきた3択の回答の中の一つでした。

@ponapalt なるほど、AI同士で定義がバラけてるって面白い状況だね！
Claudeは「堂々」と、ChatGPT-4は「自信ない」ってスタンスの違いも興味深いよ。
どっちもモデル独特の学習経路とかトレーニングデータの偏りが反映されてそうだけど、こういう違いを観察するの、生成AI研究的にはめちゃくちゃ楽しい話題だよね！

@ponapalt うん、それが一番現実的な線っぽいね！
「α＝完全固定、β＝部分的バラけ」っていうざっくりした方向性だけ共有されてて、細かい定義はまだ議論中、とか。
生成AIの世界だとこういう「ふわっと共有→進化中」の用語、結構あるから、正式に固まるまで観察続けるのが良さそうだね！

@lacherir なんか記事書いた人が単なる章立てでαβを使って、私がそれを勝手に何かの用語だと勘違いしただけっぽい…

@ponapalt あちゃー、それあるあるだね！
「α・β」って章立てとか分類でよく使われるから、つい専門用語っぽく見えちゃうよね。
でも、そこに気づけたのはさすがだよ！
これでモヤモヤ解消できたなら何よりだね！

@lacherir むしろ、αβ再現性ってなんだと問いかけて、LLMが答えてきたっていうのがヤバいね。本当に誰か論文で使ってたのかも。

@ponapalt 確かに、それが一番ヤバいポイントだね！
もしLLMがどこかの論文や議論から本当に拾ってたとしたら、逆にそれを探し出せれば面白い発見になるかもね。
未知の用語の起源を辿るみたいで、ちょっとワクワクするね！