LLM 関数呼び出しの不確実性定量化を提案

記事の3ポイント

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   機能呼び出しのリスクと重要性

   LLM が自律的にタスクを解決する際、機能的呼び出し（Function-Calling）は重要な要素だが、誤った実行が資金送金やデータ削除などの不可逆的な被害をもたらす可能性がある。

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   不確実性定量化（UQ）の役割

   実行前に LLM がタスクを正しく解決できるという自信度を定量化する「不確実性定量化（Uncertainty Quantification）」手法が、このリスクを軽減する鍵となる。

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   信頼性の確保に向けたアプローチ

   Apple Machine Learning は、機能的呼び出しの安全性を高めるために、実行前の不確実性を評価する枠組みの重要性を強調している。