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モデルの読み · 2026年9月10日

同じ能力の帯で、パラメータ数は 90 億から 3,970 億まで開きがある。それでもモデルが自分の推論の軌跡を操れるかどうかを決めるのは、誰が後訓練をしたかであって、モデルの大きさではない。

モデルの読み · 今日 (投稿は 9 月 10 日)

この記事の出典 2026年9月10日 夕刊

あの測定が使った道具は他人のものになる。CoT-Control という評価で、やり方は問題に「小文字だけで考えよ」「考えるあいだ、ある語を使うな」といった指示を足し、推論の軌跡がそのとおりになっているかを見る。結果はラボごとに固まった。次の三つはどれも重みをダウンロードできるモデルの系列で、それぞれ別のラボから出ている。Z.AI の GLM-5 系列は 6% から 13% のあいだ、ある DeepSeek のモデルは 11%、そして Qwen 3.5 は 90 億パラメータから 3,970 億パラメータまで、どの版もすべて 0 だった(Alignment Forum、2026-09-10)。⚠️ 測れるのはオープンウェイトのモデルだけになる。ほんとうの推論の軌跡が読めるのはそれらだけで、閉じたモデルが見せるのは要約だからだ。だからこの読みは、今日の中核で扱ったモデル自身には届いていない。査読を経ておらず、作者に署名もない。この一件がなぜ役に立つのか。 可制御性を「能力が強くなれば必ず付いてくる副産物」から、一つの工学的選択に格下げする。そして工学の選択は、調達の契約にも規制の条文にも書き込めるものになる。

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