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2025年版LLM訓練の核心: 正確性・追従性とChatGPT vs Gemini比較

🗓 Created on 12/19/2025

📜 要約

### 主題と目的本調査は、大規模言語モデル（LLM）における「正確性（factual accuracy）」と「指示追従性（instruction following）」を同時に高める訓練がなぜ難しいのかを、研究と公開資料に基づいて解きほぐし、そのうえで主要モデルであるChatGPT（OpenAI）とGemini（Google DeepMind）の代表的スコアを比較し、現在地と課題を分かりやすく整理することを目的とします。具体的には、訓練データの品質・汚染、ハルシネーション、アライメントとセーフティのトレードオフ、評価（ベンチマーク）の限界、改善に伴うコストとワークフローを俯瞰し、最後に実務でのモデル選定と評価設計の指針を提示します。[https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1) [https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf](https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf) [https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcomp.2025.1523699/full](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcomp.2025.1523699/full) ### 回答 1) 正確性と追従性が同時に伸びにくい理由（研究で確認された要点） - データ品質と汚染（contamination） - ウェブ由来の大規模コーパスには古い情報・ノイズ・偏りが混じりやすく、出力に反映されます。さらに評価データの汚染があるとベンチマークが実力以上に高く見えるため、正確性の実態把握を歪めます。[https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf](https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf) [https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1) - 含意：最新・高品質・汚染のないデータを継続供給する体制とコストが不可避。[https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcomp.2025.1523699/full](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcomp.2025.1523699/full) - ハルシネーションの構造 - LLMは尤度最大の語列を出すため、検証不能な断定や誤事実を生成し得ます。単にパラメータを増やすだけでは抑制できず、不確実時の出力制御と外部検証（RAG、ツール実行）が要ります。[https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1) [https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf](https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf) - 追従性とセーフティ（アライメント）のトレードオフ - 厳密追従を強めると有害指示への応答リスクや冗長性が増え、安全制約を強めると正当な指示でも過剰拒否が起きます。報酬設計と人間評価を含む精密なフィードバックループが必須。[https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1) [https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf](https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf) - 評価ベンチの限界と「小幅改善の高コスト」 - MMLUやGPQAは重要だが静的で飽和や汚染の問題があり、ベンチ向上が実務の改善と直結しない場合があります。[https://arxiv.org/html/2504.18838v1](https://arxiv.org/html/2504.18838v1) [https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1) - OpenAIの公表例では、GPT-4o→GPT-4.1でIFEvalやGPQAを数〜20ポイント改善するのにデータ・報酬・安定化・評価の総力戦が必要でした。[https://openai.com/index/gpt-4-1/](https://openai.com/index/gpt-4-1/) - プロンプト感度と評価の揺らぎ - 表現の微差で出力が変わる脆弱性や、評価者（人間/LLM）の違いによるスコア変動が報告されています。評価設計・再現性の確保が前提になります。[https://arxiv.org/html/2504.18838v1](https://arxiv.org/html/2504.18838v1) [https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1) 2) 実務で効いた対策（研究からの具体策） - 構造化出力の強制（JSON等）で評価精度が平均約15%向上という報告。形式を固定できるタスク（抽出・審査）では信頼度が上がります。[https://aclanthology.org/2025.acl-long.1238.pdf](https://aclanthology.org/2025.acl-long.1238.pdf) - ドメイン適応（少量だが高品質なアノテーションでファインチューニング）で小型でも高性能化の報告。特定領域の正確性を安価に伸ばせます。[https://aclanthology.org/2025.acl-long.1238.pdf](https://aclanthology.org/2025.acl-long.1238.pdf) [https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcomp.2025.1523699/full](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcomp.2025.1523699/full) - 動的・リアルタイム評価の導入（Live/継続更新ベンチ）で静的評価の欠点を補完。運用中の精度維持に有効。[https://arxiv.org/html/2504.18838v1](https://arxiv.org/html/2504.18838v1) 3) ベンチマークの位置づけ（何を測り、何が弱いか） | ベンチマーク | 測るもの | 強み | 主な限界 | |---|---|---|---| | MMLU | 広範な教養知識と応用推論 | 汎用比較の物差し | 飽和・汚染に弱い、実務直結度は限定的 [https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1) | | GPQA Diamond | 大学院レベルの科学知識 | 高難度で事実性に厳しい | 問題自体に不確実性も含み上限推定が難しい [https://arxiv.org/pdf/2311.12022#page=8](https://arxiv.org/pdf/2311.12022#page=8) | | IFEval | 指示の厳格遵守率 | 形式・ルール順守の定量化 | 読みやすさ（人の好み）とはズレ得る | | LMArena（投票） | 人間の好み・実務感の総合 | 体感UXに近い比較 | 正答率や厳密遵守の測定ではない [https://lmarena.ai/leaderboard](https://lmarena.ai/leaderboard) | 4) ChatGPT と Gemini の代表スコア比較（公開資料に基づく）同一条件の厳密比較ではありません。ベンチや採点・設定が異なるため、値は“参照値”としてお読みください。 | 指標 | ChatGPT（代表: GPT‑4.1） | Gemini 3 Pro | 注意点・出典 | |---|---|---|---| | 指示追従（IFEval） | 87.4%（GPT‑4.1） | 公式のIFEval値は未開示 | IFEvalはOpenAI発表の代表例 [https://openai.com/index/gpt-4-1/](https://openai.com/index/gpt-4-1/) | | 知識・正確性（GPQA Diamond） | 66.3%（GPT‑4.1） | 87.8%（報告例、資料により異同） | 条件差あり。出典: OpenAI/DeepMind [https://openai.com/index/gpt-4-1/](https://openai.com/index/gpt-4-1/) [https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_3_pro_model_evaluation.pdf](https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_3_pro_model_evaluation.pdf) [https://blog.google/products/gemini/gemini-3/](https://blog.google/products/gemini/gemini-3/) | | 広範知識（MMLU系） | 90.2%（GPT‑4.1） | 高得点の報告（例：多言語系のMMMLUで高スコア） | ベンチの種類・前処理が異なり直接比較は不可 [https://openai.com/index/gpt-4-1/](https://openai.com/index/gpt-4-1/) [https://www.vellum.ai/blog/google-gemini-3-benchmarks](https://www.vellum.ai/blog/google-gemini-3-benchmarks) | | 人間好み（LMArena総合） | chatgpt‑4o‑latest 例: 総合16位 | gemini‑3‑pro 総合1位 | 時点により順位は変動 [https://lmarena.ai/leaderboard](https://lmarena.ai/leaderboard) | 補足解釈 - Gemini 3 ProはGPQAや実務寄りの評価で高打点の報告が目立ち、要約・生成・技術支援など“体感価値”につながりやすい領域で強みが指摘されています。[https://arxiv.org/html/2505.08253v1](https://arxiv.org/html/2505.08253v1) [https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_3_pro_model_evaluation.pdf](https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_3_pro_model_evaluation.pdf) - OpenAIはIFEvalやMMLU/GPQAでの着実な改善を公表しており、厳格なフォーマット遵守や対話UXの設計に寄与しやすい特性が示唆されます。[https://openai.com/index/gpt-4-1/](https://openai.com/index/gpt-4-1/) - ただし企業間の評価設定（前処理、デコーディング、pass@1か複数試行か、ツール使用の有無）が揃っておらず、数値の単純比較は誤解を招きます。[https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1) [https://blog-datalab.com/making-sense-of-ai-benchmarks/](https://blog-datalab.com/making-sense-of-ai-benchmarks/) 5) 実務に落とす設計（短い手順） - ゴール定義 1. 正確性最優先か（研究・法務・医療）／追従性最優先か（厳格フォーマット・API出力）を明確化。 - 評価設計 2. 正確性にはGPQA/自社ドメインの厳密採点セット＋人間レビュー、追従性にはIFEval系＋フォーマット検証を併用。[https://arxiv.org/html/2504.18838v1](https://arxiv.org/html/2504.18838v1) - モデル・対策 3. 正確性重視ならRAG（検索照合）＋構造化出力＋不確実性の抑制プロンプト。追従性重視ならテンプレ強化・few‑shot・DPO/RLHFの微調整。 - データ・運用 4. データ汚染対策・評価の再現手順・ログに基づく動的ベンチ更新を組み込む。[https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcomp.2025.1523699/full](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcomp.2025.1523699/full) 参考のトレードオフ図（概念） ```mermaid flowchart LR A["指示追従を強める"] --> B["有用性・作業完了率↑"] A["指示追従を強める"] --> C["過剰遵守・有害指示リスク↑"] D["安全性・抑制を強める"] --> E["有害出力リスク↓"] D["安全性・抑制を強める"] --> F["正当指示の過剰拒否↑"] G["正確性を高める（RAG/構造化/ドメイン適応）"] --> H["誤情報・矛盾↓"] G["正確性を高める（RAG/構造化/ドメイン適応）"] --> I["設計・運用コスト↑"] ``` 根拠の詳細はEDPBの総括、評価サーベイ、OpenAI/DeepMindの公式資料、実務評価の研究に整合します。[https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf](https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf) [https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1) [https://openai.com/index/gpt-4-1/](https://openai.com/index/gpt-4-1/) [https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_3_pro_model_evaluation.pdf](https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_3_pro_model_evaluation.pdf) [https://arxiv.org/html/2505.08253v1](https://arxiv.org/html/2505.08253v1) ### 結果と結論 - 研究の一致点：正確性と追従性は同時に“簡単には”伸びません。背景にはデータ品質・汚染、ハルシネーション、アライメントのトレードオフ、評価の限界、そして小幅改善でも高コストになる運用実態があります。単発のチューニングでは解けず、データ設計・報酬設計・評価・運用検証を束ねる全体設計が要ります。[https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1) [https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf](https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf) - モデル比較の要点：公開資料の範囲では、Gemini 3 ProはGPQAなどの高難度知識系や人間好み投票型で強さが目立ち、ChatGPT（GPT‑4.1）はIFEvalやMMLU/GPQAでの着実な改善を示しています。ただし評価設定が揃っていないため、数値の単純比較は避け、用途に合わせたローカル検証で補うべきです。[https://openai.com/index/gpt-4-1/](https://openai.com/index/gpt-4-1/) [https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_3_pro_model_evaluation.pdf](https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_3_pro_model_evaluation.pdf) [https://lmarena.ai/leaderboard](https://lmarena.ai/leaderboard) - 実務指針：正確性最優先ならRAG＋構造化出力＋ドメイン適応に投資し、追従性最優先ならテンプレ・IFEval型評価・DPO/RLHFで厳密さを磨く。導入判断は、汎用ベンチに加えて自社タスクのカスタム評価と人間レビューで最終確認するのが安全です。[https://aclanthology.org/2025.acl-long.1238.pdf](https://aclanthology.org/2025.acl-long.1238.pdf) [https://arxiv.org/html/2504.18838v1](https://arxiv.org/html/2504.18838v1) 用途（例：論文要約で誤り最小化、営業メールでテンプレ厳守など）を教えていただければ、重視すべき指標と短期A/B評価プラン（評価セット雛形・採点方法・概算コスト）を具体化してお渡しします。

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🏷 正確性と追従性はなぜ両立が難しいのか（訓練の本質）

#### 正確性と追従性はなぜ両立が難しいのか（訓練の本質）要点要約（短く） - LLMにおける「正確性（factual accuracy）」と「指示追従性（instruction following）」を同時に高めるのは、本質的に複数の相反する要因（データの品質・バイアス、評価の難しさ、ハルシネーション、セーフティ制約、計算コストなど）が絡み合うため非常に困難です[36](https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf)、[15](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)。以下では「事実（研究で確認された要点）→意味するところ→実践的示唆」の順で詳述します。モデル訓練で確認されている主要な困難（事実）とその意味 1. 訓練データの品質・汚染とバイアスの問題 - LLMは大規模のウェブ・コーパスやドメインデータで学ぶため、古い情報やノイズ、偏った情報が混入すると出力に反映されやすいです[36](https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf)、[1](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcomp.2025.1523699/full)。 - また、評価データが訓練データに「汚染」されると、ベンチマークスコアが実力より高く見える（過大評価）現象が起きます[15](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)。 → 意味すること：正確性向上は「良質で最新かつ汚染のないデータ」を大量かつ継続的に用意する必要があり、これはコストと運用の負担を増やします[1](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcomp.2025.1523699/full)。 2. ハルシネーション（幻覚）の発生メカニズムと影響 - LLMは確率的に「もっともらしい語列」を生成するため、検証可能な事実とずれた断定を出す（ハルシネーション）ことが頻繁に報告されています[15](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)、[36](https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf)。 → 意味すること：モデルが「知らない」あるいは「不確かな」情報を扱う時に自信を抑えさせる設計と、外部検証（RAGなど）の導入が不可欠であり、単純にパラメータ数を増やせば解決する問題ではありません[36](https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf)。 3. 指示追従性と安全性（アライメント）のトレードオフ - 指示に厳密に従う設計（高追従）を優先すると、冗長で不必要に断定的な応答が増えたり、有害指示への過度な柔軟性を生むリスクがあります。一方で安全性を優先すると正当な指示に対して過剰に拒否する（過剰拒否）ことが起きます[15](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)。 → 意味すること：追従性とセーフティを同時に向上させるには、報酬関数設計、データ収集ポリシー、精密なフィードバックループ（人間評価を含む）が必要で、単発のチューニングで解決しづらい問題です[36](https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf)。 4. 評価（ベンチマーク）の限界と「改善のコスト」 - 多くのベンチマーク（MMLU、GPQA等）は重要だが静的であり、データ汚染やベンチマーク飽和の問題があり、スコアの改善が実運用での改善をそのまま意味しない場合があると指摘されています[28](https://arxiv.org/html/2504.18838v1)、[5](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)。 - 企業内での実例として、OpenAIがGPT-4o→GPT-4.1へ改良した際、IFEvalで約81.0%→87.4%（+6.4pt）、GPQAでは大幅改善（例：46.0%→66.3%）といった数ポイント〜20ポイント規模の改善を達成するのに「データ作り直し＋報酬設計＋学習の安定化＋評価作り直し」といった総力戦が必要だったことが報告されています（OpenAI公表）[補足: OpenAI公式案内](https://openai.com/index/gpt-4-1/)。 → 意味すること：小さなスコア向上でも実際には大規模な人的・計算的コストと工程の再設計が必要で、継続的改善は高コストです。 5. プロンプト感度と堅牢性の欠如 - 表現のわずかな変化で出力が変わる脆弱性（プロンプト感度）が存在し、これはモデルが表層的パターンに依存していることを示唆します[15](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)。 → 意味すること：実運用で一貫した追従性を担保するには、プロンプト設計や入力正規化、堅牢性試験が必要です。技術的な対策と研究で示された有効手段（事実）とその解釈 - 構造化出力（JSONなど）を強制すると評価精度が上がる：ACL 2025の研究では、構造化フォーマットにより評価精度が平均約15%向上したという結果が示されています[2](https://aclanthology.org/2025.acl-long.1238.pdf)。 → 示唆：業務で「厳密な形式」が求められる場合は、モデルに構造化出力を義務付けるだけで信頼度が実用的に改善します。例えば関係抽出やバイオメディカル用途で有効です[2](https://aclanthology.org/2025.acl-long.1238.pdf)。 - ドメイン適応（少量の高品質アノテーションでのファインチューニング）は、小規模モデルでも高性能化を実現可能とする（コスト効率改善）の報告が複数あります[45](https://aclanthology.org/2025.acl-long.1238.pdf)、[1](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcomp.2025.1523699/full)。 → 示唆：特定領域での正確性を高めたいときは、汎用大モデルに頼るだけでなくドメイン特化のファインチューニングを検討すべきです。 - 動的・リアルタイム評価（REALTIMEQAやLiveCodeBenchのような継続更新型ベンチ）が提案されており、静的評価の欠点を補う方向へ進化しています[28](https://arxiv.org/html/2504.18838v1)。 → 示唆：運用中モデルの性能監視と迅速なデータ更新が、実環境での正確性維持に必須です。 ChatGPT（OpenAI）とGemini（Google DeepMind）の比較に関する示唆（研究結果に基づく事実と解釈） - 研究によれば、実世界ユースケースに基づく評価でGoogle Geminiは要約・生成・技術支援など複数の実務的能力で高評価を得ており、特に要約で89.1%などの高スコアが報告されています[6](https://arxiv.org/html/2505.08253v1)。 → 示唆：日常業務や多用途アシスタントとして「使いやすさ」「実務役立ち度」を重視するなら、Gemini系の強みが活きる場面が多いと考えられます[6](https://arxiv.org/html/2505.08253v1)。 - 一方、構造化出力や専門的な関係抽出の評価では、モデルや出力形式によって優劣が分かれ、GPT系が特定のデータセットで強い結果を示す場合もあります（例：GPT-4o-Miniが非構造化時に良好／構造化時も一部データで強み）[2](https://aclanthology.org/2025.acl-long.1238.pdf)、[20](https://aclanthology.org/2025.acl-long.1238.pdf)。 → 示唆：どちらのモデルが「優れているか」は用途と評価条件（出力形式、ベンチマーク設定）に大きく依存します。表示される単一のスコアだけで判断しないことが重要です。 - 実務的なランキング（LMArenaなど、ユーザー好みに基づくリーダーボード）ではGemini 3 Proが上位にランクされ、ChatGPTのあるバージョンは順位が劣る例があり、これは「人間が感じる使い勝手」の差を反映します（LMArena リーダーボード参照）[LMArena](https://lmarena.ai/leaderboard)。 → 示唆：最終ユーザーの満足や「実務感覚」を重視する評価での結果も、導入判断の重要ファクターになります。実務向けの具体的な実践アドバイス（あなたが使う／導入する際のチェックリスト） 1. 目的を明確にする： - 正確性重視（研究レポートや医療等）なら、構造化出力＋ドメイン適応＋外部検証（RAG／データベース照合）を最優先に。 - 指示追従／スタイル重視（営業文、テンプレ準拠生成など）なら、命令チューニングとIFEvalに相当する評価を重ねる。（研究概要と実験での示唆参照）[2](https://aclanthology.org/2025.acl-long.1238.pdf)、[28](https://arxiv.org/html/2504.18838v1)。 2. 評価設計を自前で用意する： - 公開ベンチマークだけで判断せず、ユースケース特化のカスタムベンチ（代表的なプロンプト群・出力形式）と人間評価を組み合わせることが推奨されています[20](https://aclanthology.org/2025.acl-long.1238.pdf)、[20](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)。 3. 出力の検証パイプラインを組む： - 自動検証（数式・コードの実行、外部検索照合）＋人間によるサンプリングレビューを必ず組み合わせる。LLMの「過信」を避けるためにキャリブレーションや不確かさ表示を導入する[36](https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf)。 4. プライバシー／セキュリティ対策を同時に設計する： - 訓練データ・推論時のデータ流通はGDPR等を想定した設計（データ最小化・暗号化・アクセス制御、Human-in-the-Loop）を行う必要があります[36](https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf)。図解（参考：Transformerの基本） ![](/api/files/6b738a90-337b-4ee0-8339-b9034292881b) 結論的な洞察（専門家的観点） - 「正確性」と「追従性」は単に“同時に上げられる”ものではなく、訓練データ設計、評価軸、報酬設計（RLHF/DPO等）、出力フォーマット、運用上の検証パイプラインといった複数レイヤーで同時に改善していく必要がある複合課題です[15](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)、[36](https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf)。 - したがって「どのモデルが良いか？」は用途依存であり、Geminiは実務ユース（要約・生成・技術支援）で高評価を得ている一方で、GPT系は特定の構造化タスクや一部ドメインで強さを示すことがある、というのが現在の妥当な理解です[6](https://arxiv.org/html/2505.08253v1)、[2](https://aclanthology.org/2025.acl-long.1238.pdf)、[1](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcomp.2025.1523699/full)。参考（本文で直接参照した主な出典） - EDPB: AI Privacy Risks & Mitigations – Large Language Models (LLMs) — 構築・プライバシー・運用上の留意点やデータ問題の総括。[https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf](https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf) - A Survey on Large Language Model Benchmarks — ベンチマークの限界とデータ汚染問題等。[https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1) - Evaluating LLM Metrics Through Real-World Capabilities — 実務寄り評価でのGeminiの強み等。[https://arxiv.org/html/2505.08253v1](https://arxiv.org/html/2505.08253v1) - Improving Automatic Evaluation of LLMs (ACL 2025) — 構造化出力とLLM-as-a-Judgeの有効性。[https://aclanthology.org/2025.acl-long.1238.pdf](https://aclanthology.org/2025.acl-long.1238.pdf) - Evaluating large language models: a systematic review (Frontiers 2025) — 訓練コスト・評価指標の整理。[https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcomp.2025.1523699/full](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcomp.2025.1523699/full) - OpenAI GPT-4.1 公表（改善例：IFEval / GPQA の改善幅の一例）[https://openai.com/index/gpt-4-1/](https://openai.com/index/gpt-4-1/) - LMArena（ユーザー投票型ランキング）[https://lmarena.ai/leaderboard](https://lmarena.ai/leaderboard) もしご希望であれば、あなたの想定ユースケース（例：「学術サマリーで誤りを極力避けたい」「営業メールでテンプレート厳守」等）を教えてください。それに応じて「どの評価設計（カスタムベンチ）・どの訓練／調整（SFT、RLHF、ドメイン適応）・どの運用チェック（RAG・検証ルール）」が最も効果的かを具体的な工程と概算コストを含めて提案します。

🖍 考察

<think> ユーザーからの質問は「LMの正確性や追従性を引き上げる訓練の難しさを研究などから紐解いて下さい。ChatGPTとGeminiのスコアを比較して優しく解説して下さい。」調査結果では、LLMの正確性と追従性の訓練の難しさについて詳しく説明され、ChatGPTとGeminiのスコア比較も含まれている。構成は以下の通りにする必要がある： 1. 調査の本質 2. 分析と発見事項 3. より深い分析と解釈 4. 戦略的示唆 5. 今後の調査の提案調査結果から重要なポイントを抽出して、ユーザーの質問に対する考察を行う。主要なポイント： - 正確性と追従性の両立が困難な理由 - データ品質・ハルシネーション・セーフティのトレードオフ - ベンチマークの限界 - ChatGPTとGeminiの具体的なスコア比較 - 実務的な使い分け指針これらを踏まえて、独自の考察を加えながら回答を構成する。 </think> ### 調査の本質 LLM（大規模言語モデル）における「正確性」と「追従性」の向上は、現代のAI開発において最も重要でありながら最も困難な課題の一つです。この調査の本質的価値は、なぜこれほど高性能なモデルでも完璧な正確性と追従性を同時に実現することが極めて困難なのか、その根本的な技術的・構造的要因を明らかにすることです。単なるベンチマーク結果の比較を超えて、ChatGPTとGeminiという代表的なモデルの性能差の背景にある設計思想や評価手法の違いを理解することで、実務でのモデル選択や運用戦略に直結する洞察を提供できます。これは、AIを活用する組織や個人が「どのような場面でどのモデルを選ぶべきか」「どのようなリスクに注意すべきか」という実践的な判断を支援する価値を持ちます。 ### 分析と発見事項 #### LLM訓練における本質的な困難調査結果から、正確性と追従性の両立が困難な理由が複数の構造的要因にあることが明らかになりました。まず、**データ品質の問題**が根本にあります。LLMは大規模なウェブコーパスから学習するため、古い情報、ノイズ、偏った情報が混入しやすく、これが出力の正確性を損ないます[36](https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf)。 **ハルシネーション（幻覚）の発生メカニズム**も重要な発見です。LLMは確率的に「もっともらしい語列」を生成するため、検証可能な事実とずれた断定的な回答を出すことが頻繁に発生します[15](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)。これは単純にパラメータ数を増やせば解決する問題ではなく、モデルが「知らない」情報への対処方法を根本的に再設計する必要があることを示しています。さらに、**指示追従性と安全性のトレードオフ**が存在します。指示に厳密に従う設計を優先すると冗長で断定的な応答が増える一方、安全性を重視すると正当な指示に対して過剰に拒否する現象が起きます[15](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)。 #### ベンチマーク評価の限界と課題調査で明らかになったのは、現在の評価手法自体に深刻な限界があることです。多くのベンチマーク（MMLU、GPQAなど）で**スコア飽和**が起きており、トップモデル間の差分が小さくなっています。また、**データ汚染**の問題では、訓練データに評価データが混入することでスコアが水増しされる現象が報告されています[15](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)。特に重要な発見は、**評価設定の差異**が結果に大きく影響することです。企業発表のスコアは前処理、テンプレート、インフラ設定が異なるため、異社間の「同一土俵比較」が困難になっています。 #### ChatGPTとGeminiの性能比較における発見具体的なスコア比較では、興味深いパターンが浮かび上がりました。OpenAIの報告によると、GPT-4oからGPT-4.1への改良で、IFEval（指示追従）が81.0%→87.4%（+6.4pt）、GPQA Diamondが46.0%→66.3%（+20.3pt）の改善を達成していますが、この数ポイントから20ポイントの改善に「データ作り直し＋報酬設計＋学習安定化」といった総力戦が必要だったとされています[https://openai.com/index/gpt-4-1/](https://openai.com/index/gpt-4-1/)。一方、Gemini 3 ProはGPQA Diamondで87.8%という高スコアを示し、LMArenaの人間好み投票では総合1位を獲得しています[https://lmarena.ai/leaderboard](https://lmarena.ai/leaderboard)。特に要約で89.1%という実務的な高評価を得ており、実用性重視の能力で優位性を示しています[https://arxiv.org/html/2505.08253v1](https://arxiv.org/html/2505.08253v1)。 ### より深い分析と解釈 #### なぜ「少数ポイントの改善」が困難なのか調査結果を深く分析すると、LLM性能改善の**逓減的性質**が浮かび上がります。初期段階での改善は比較的容易ですが、既に高性能なモデルをさらに向上させるには指数的にコストが増加します。これは単なる技術的制約ではなく、**情報理論的限界**と**評価の不確実性**が複合した構造的問題です。例えば、GPQA Diamondのような専門家でも一致しない問題が含まれるベンチマークでは、「完璧に正しい答え」が存在しない場合があります[https://arxiv.org/pdf/2311.12022#page=8](https://arxiv.org/pdf/2311.12022#page=8)。これは、訓練の上限が問題自体の不確実性によって制約されることを意味します。 #### 企業間のアプローチの違いとその含意 ChatGPTとGeminiの性能差は、単なる技術力の差ではなく、**設計思想の違い**を反映していると考えられます。OpenAIは段階的な改善と指示追従の厳密性に重点を置く一方、Google DeepMindはマルチモーダル統合と実用性に焦点を当てています。 Geminiの高スコアは「Deep Thinkモード」のような追加の計算資源を活用した結果ですが、これは**計算コストと性能のトレードオフ**という新たな次元を評価に持ち込んでいます。実務環境では、この計算コストが持続可能性や応答速度に影響を与える可能性があります。 #### 評価手法の根本的課題調査結果から、現在の評価体系が抱える**パラドックス**が明らかになりました。LLM-as-a-Judgeのように、LLM自身を評価者として使う手法では、評価対象と評価者が同じバイアス源を持つため「自己強化的バイアス」が生じる可能性があります[https://arxiv.org/html/2504.18838v1](https://arxiv.org/html/2504.18838v1)。これは評価の客観性に根本的な疑問を投げかけ、従来の「スコアが高い＝優秀」という単純な解釈が不適切であることを示唆しています。 ### 戦略的示唆 #### 実務でのモデル選択戦略調査結果に基づく戦略的示唆として、**用途依存の選択基準**を確立することが重要です。以下の使い分け指針を提案します： | 用途カテゴリ | 推奨アプローチ | 理由 | |---|---|---| | 厳密な事実検証が必要な業務 | 両モデル＋RAG＋人間レビュー | ハルシネーション対策として外部検証が必須 | | フォーマット厳守・指示追従重視 | ChatGPT系優先 | IFEval等での指示順守性向上が確認されている | | 要約・マルチモーダル解析 | Gemini優先 | 実務的な高評価と長コンテキスト処理能力 | | クリエイティブな生成業務 | 両者併用・比較検証 | 人間の好みによる差が大きい領域 | #### リスク管理と運用設計 **多層的検証システム**の構築が不可欠です。LLMの出力を盲信せず、自動検証（数式・コードの実行、外部検索照合）と人間によるサンプリングレビューを組み合わせることで、実用的な信頼性を確保できます。特に高リスク用途では、**Human-in-the-Loop（HITL）**の設計が重要です。重要な出力については必ず専門家によるレビューを経ることで、AIの判断ミスによるリスクを最小化できます。 #### 継続的改善のフレームワーク調査結果から、**動的評価とカスタムベンチマーク**の重要性が明らかになりました。汎用ベンチマークの高得点だけを信用せず、自社の入出力フォーマットやドメインデータで監査テストを作ることが最も確実です。プライバシーとセキュリティの観点では、GDPR等を想定したデータ最小化・暗号化・アクセス制御の設計が必要です[https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf](https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf)。 ### 今後の調査の提案調査結果を踏まえ、以下の追加調査テーマを提案します： - **動的ベンチマーク開発**: REALTIMEQAやLiveCodeBenchのような継続更新型評価手法の実装と検証 - **コスト効率性分析**: Deep Thinkモードのような高性能機能の実際の運用コストと効果の定量評価 - **ドメイン特化モデルの比較**: 医療・法務・金融など特定分野での少量アノテーションによるファインチューニング効果の検証 - **ハルシネーション検出技術**: 外部検証システム（RAG）の精度と応答速度のトレードオフ分析 - **評価者バイアス研究**: LLM-as-a-Judgeの評価精度を向上させる手法の開発 - **多言語・多文化対応**: 日本語環境での正確性・追従性評価基準の策定 - **リアルタイム性能監視**: 本番環境でのモデル性能劣化検出システムの設計 - **倫理的AI利用ガイドライン**: 企業における責任あるLLM活用のためのガバナンス体系構築 - **次世代評価手法**: 人間とAIの協調評価における最適な役割分担の研究これらの調査により、LLMの実用性と信頼性をさらに向上させ、持続可能なAI活用の基盤を構築できると考えられます。

📚 参考文献

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#### ベンチマークの見取り図と限界（MMLU/GPQA/IFEvalとLLM-as-a-Judge）ここでは「何が・どう測られているか」を整理しつつ、その限界がLLMの『正確性（factual accuracy）』と『追従性（instruction following）』の訓練にどのように影響するかを、事実と考察を織り交ぜて解説します。 !['AI Benchmarking Hub'](https://epoch.ai/benchmarks) 1) ベンチマークの分類と代表例（何を測るか） - MMLU（Massive Multitask Language Understanding） - 57分野・数万問規模の多肢選択で「幅広い知識と応用推論」を測る代表的な汎用ベンチマークです。近年、多くの最先端モデルが高得点を達成し「飽和」しつつあることが指摘されています（ベンチの置き換え議論が進行中）[https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)／[https://blog-datalab.com/making-sense-of-ai-benchmarks/](https://blog-datalab.com/making-sense-of-ai-benchmarks/)。 - GPQA / GPQA Diamond（Graduate‑level Google‑Proof Q&A） - 生物学・物理学・化学などの大学院レベル問題で、専門家の合意で検証された高難度データセット。問題自体が人間専門家でも確証が難しい項目を含むため、「揺るぎなく正しい」解答の割合が必ずしも100%でない点が特徴です（例：専門家合意での正解率が限定的）[https://arxiv.org/pdf/2311.12022#page=8](https://arxiv.org/pdf/2311.12022#page=8)／[https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)。 - IFEval（Instruction-Following Eval）／Open LLM Leaderboardカテゴリ - フォーマットやキーワード等の「指示をどれだけ厳密に守れるか」を評価する。機械採点ベースの厳密遵守率を測る設計であり、実務的な「読みやすさ＝人間好み」とは必ずしも一致しません（実運用では両者のバランスが重要）[https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard?ref=hub.athina.ai](https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard?ref=hub.athina.ai)／[https://medium.com/@himanshu_72022/top-10-llm-benchmarking-evals-c52f5cb41334](https://medium.com/@himanshu_72022/top-10-llm-benchmarking-evals-c52f5cb41334)。 - LLM‑as‑a‑Judge（LLMを評価者として使う手法） - 高性能LLM（例：GPT系）を「採点モデル」として評価を自動化・多次元化する手法。拡張性や多面評価の利点がある一方、評価者LLM自身のバイアスや自己参照的評価の危険性が指摘されています[https://arxiv.org/html/2504.18838v1](https://arxiv.org/html/2504.18838v1)／[https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)。 2) ベンチマークが抱える主要な限界（事実提示） - スコア飽和と指標陳腐化：多くの汎用ベンチマークでトップモデルが高得点に収束し、差分が小さくなっている（＝単一指標での性能比較の情報価値が低下）[https://blog-datalab.com/making-sense-of-ai-benchmarks/](https://blog-datalab.com/making-sense-of-ai-benchmarks/)。 - データ汚染（training/test contamination）：訓練データに評価データが混入するとスコアが水増しされる。これにより「学習による一般化」か「テストの丸暗記」かの判別が困難になる[https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)。 - ベンチ設定の差（再現性と比較困難性）：企業発表のスコアは前処理・テンプレート・インフラ・デコーディング設定が異なるため、異社間の「同一土俵比較」が難しい（例えば同一モデルでもホスティング環境でスコア差が出る事例が報告されています）[https://blog-datalab.com/making-sense-of-ai-benchmarks/](https://blog-datalab.com/making-sense-of-ai-benchmarks/)。 - 評価者の揺らぎ（grader variance）：人間評価・LLM評価いずれも採点基準や採点役（grader）を変えると結果が変わる、という実証がある（つまりスコアは「評価設定に依存」する）[https://arxiv.org/html/2504.18838v1](https://arxiv.org/html/2504.18838v1)。 - 問題自身の根本的不確実性：GPQAのように専門家でも一致しない問題が含まれるベンチでは「完璧に正しい答え」が存在しないことがあり、これが“正確性”の上限推定を難しくします[https://arxiv.org/pdf/2311.12022#page=8](https://arxiv.org/pdf/2311.12022#page=8)。 3) これらの限界が「正確性」と「追従性」の訓練に与える影響（考察） - 指標に最適化すると実利用での挙動がずれる（overfitting to benchmark） - ベンチ向けに最適化したデータ・報酬設計はベンチ上での得点を上げるが、実世界での誤情報発生や指示逸脱を必ずしも減らさない。言い換えると「ベンチ高得点＝実運用での安全・正確」が自動的に成り立つわけではない、と考えられます[https://blog-datalab.com/making-sense-of-ai-benchmarks/](https://blog-datalab.com/making-sense-of-ai-benchmarks/)。 - 正確性（事実性）と追従性（細かな指示への忠実さ）はトレードオフになりやすい - 追従性を重視すると冗長かつ確信度が低い記述を避けられず、逆に正確性を優先するとユーザー指示に対する柔軟性が損なわれる可能性があります。したがって「両方を同時に伸ばす」には高品質な訓練データと細緻な報酬（評価）設計が必要で、数ポイント〜20ポイントの性能改善でも大規模な工程が必要になる、という実務的事情が報告されています[https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)。 4) LLM‑as‑a‑Judge の登場と評価の多様化（意味するところ） - 長所：スケールして多面評価（有用性、適切さ、追従性など）を自動化できるため、人的コストの大幅削減と迅速な比較が可能になります[https://arxiv.org/html/2504.18838v1](https://arxiv.org/html/2504.18838v1)。 - 短所：評価者として使うLLMが評価対象と同じバイアス源を持つと「自己強化的バイアス」が生じる可能性があり、評価の検証には結局ヒューマン・イン・ザ・ループが必要となる場面が多いと考えられます[https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)。 - 示唆：低コストでスケーラブルなLLM判定は便利だが、高 stakes（医療・法務等）では人的検証を併用する運用が現実的です[https://arxiv.org/html/2504.18838v1](https://arxiv.org/html/2504.18838v1)。 5) ChatGPT と Gemini のスコア報告をどう読むか（実務的指針） - 直接比較の限界：企業公表値やリーダーボードの順位は「ベンチ設定・インフラ・プロンプト・採点方法」が異なるため、そのまま優劣結論には使えません（同条件再現が不可欠）[https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)／[https://lifearchitect.ai/mapping/](https://lifearchitect.ai/mapping/)。 - 具体例（公開データの読み方） - 一部報告ではGemini 3 ProがGPQA系で高得点を公表している等の例があるものの、ベンチの設定差があり会社間で完全同条件ではないと明記されています（DeepMindやOpenAIの表記を参照のこと）[https://lifearchitect.ai/mapping/](https://lifearchitect.ai/mapping/)。 - LMArenaのように「人間の好み投票（pairwise preference）」を用いるランキングは、実務での“読みやすさ・好感度”に近い評価を示す一方、純粋な遵守率や事実正確性とはズレる点に注意が必要です（LMArenaの指標はユーザ好み寄り）[https://lmarena.ai/leaderboard](https://lmarena.ai/leaderboard)／[https://blog-datalab.com/making-sense-of-ai-benchmarks/](https://blog-datalab.com/making-sense-of-ai-benchmarks/)。 6) 実務者向けの要点（どう活用するか） - 「複数の視点で評価する」：MMLUやGPQAのような知識系、IFEvalのような追従系、そしてヒューマン評価／LLM‑as‑a‑Judgeを組み合わせて判断することが必須です[https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)。 - 「自社ユースケースに合わせたカスタムベンチ」の整備：汎用ベンチの高得点だけを信用せず、自社の入出力フォーマットやドメインデータで監査テストを作ることが最も確実です（医療・金融では特に重要）[https://www.frontiersin.org/journals/computer-science/articles/10.3389/fcomp.2025.1523699/pdf](https://www.frontiersin.org/journals/computer-science/articles/10.3389/fcomp.2025.1523699/pdf)。 - 「評価プロセスの透明化と再現性」：プロンプト、テンプレート、デコード設定、インフラ等を公開して再現可能性を担保すること。さもなくばスコア比較は誤読を生みます[https://blog-datalab.com/making-sense-of-ai-benchmarks/](https://blog-datalab.com/making-sense-of-ai-benchmarks/)。 - 高リスク用途では「ヒト＋ツール（LLM判定を二次検査）」のワークフローを採る：LLMによる高速判定→人間検証が現実的かつ安全です[https://arxiv.org/html/2504.18838v1](https://arxiv.org/html/2504.18838v1)。 7) まとめ（洞察） - ベンチマークは「何を測るか」を明確にし、その設計・運用条件を理解した上で解釈すべきです。単一スコアでの優劣は誤解を招きやすく、特に正確性と追従性という実務的要件は複数角度から評価・監査する必要があります（MMLU/GPQA/IFEval/LLM‑as‑a‑Judgeはそれぞれ異なる観点を提供するため、補完的に使うのが賢明）[https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1)／[https://blog-datalab.com/making-sense-of-ai-benchmarks/](https://blog-datalab.com/making-sense-of-ai-benchmarks/)。（参考）簡潔比較表 | ベンチマーク | 測るもの | 強み | 主な限界 | |---|---:|---|---| | MMLU | 広範な教養知識・応用推論 | 汎用比較に便利 | 飽和・データノイズの問題[https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1) | | GPQA Diamond | 大学院レベルの専門知識 | 高難度で専門性検証に有用 | 問題自身が不確実で上限推定困難[https://arxiv.org/pdf/2311.12022#page=8](https://arxiv.org/pdf/2311.12022#page=8) | | IFEval / Open LLM LB | 指示厳格遵守率 | 追従性を定量化 | 実務的な「好み」とはズレる場合あり[https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard?ref=hub.athina.ai](https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard?ref=hub.athina.ai) | | LLM-as-a-Judge | 自動多面評価 | スケール性・多軸評価 | 評価者のバイアス／検証の必要性[https://arxiv.org/html/2504.18838v1](https://arxiv.org/html/2504.18838v1) | 出典（一部）： - ベンチマーク総覧・限界論（survey）: A Survey on Large Language Model Benchmarks [https://arxiv.org/html/2508.15361v1](https://arxiv.org/html/2508.15361v1) - ベンチマークの意味と限界の啓蒙記事: Making Sense of AI Benchmarks (GIZ Data Lab) [https://blog-datalab.com/making-sense-of-ai-benchmarks/](https://blog-datalab.com/making-sense-of-ai-benchmarks/) - ベンチマーク種別・MMLU/GPQA説明: Mapping IQ, MMLU, MMLU‑Pro, GPQA, HLE — Dr Alan D. Thompson [https://lifearchitect.ai/mapping/](https://lifearchitect.ai/mapping/) - LLM‑as‑a‑Judge／自動評価の議論: Toward Generalizable Evaluation in the LLM Era [https://arxiv.org/html/2504.18838v1](https://arxiv.org/html/2504.18838v1) - 実務評価・監査の整理（システマティックレビュー）: Evaluating large language models: a systematic review [https://www.frontiersin.org/journals/computer-science/articles/10.3389/fcomp.2025.1523699/pdf](https://www.frontiersin.org/journals/computer-science/articles/10.3389/fcomp.2025.1523699/pdf) - LMArena（人間好み投票式リーダーボード）: Overview Leaderboard [https://lmarena.ai/leaderboard](https://lmarena.ai/leaderboard) 必要であれば、あなたの用途（例：厳密な事実検証が最優先／特定フォーマットの厳密遵守が最優先等）を教えてください。優先度に応じて「どのベンチを重視すべきか」「どの評価設計（SFT, RLHF, DPO, 判定者の構成など）が効きやすいか」を具体的に設計します。

2025年版LLM訓練の核心: 正確性・追従性とChatGPT vs Gemini比較

📜 要約

🔍 詳細

🏷 正確性と追従性はなぜ両立が難しいのか（訓練の本質）

🖍 考察

📚 参考文献

🏷 ベンチマークの見取り図と限界（MMLU/GPQA/IFEvalとLLM-as-a-Judge）

🏷 最新スコア要点：Gemini 3 Proと主要競合（GPQA・MMLU・LMArena）

🏷 ChatGPT系（OpenAIモデル）の公表値と位置づけ（GPQAほか）

🏷 ChatGPT vs Geminiの要点比較と実運用インパクト（使い分け指針）