ChatGPT や Claude といった主流のLLMは訓練方法が似ているため、開放的な質問に対してほぼ同じような回答をする傾向があります。Springboards という豪スタートアップが、より多様で独創的な回答を生み出すモデル「Flint」を開発し、広告やマーケティング業界の専門家から、従来モデルでは思いつかないアイデアが得られると評価されています。既存の「温度」設定を調整する単純な方法ではなく、回答の特定箇所だけ無作為性を高める技術により、自然な多様性の実現を目指しています。
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オーストラリアのスタートアップ Springboards が、既存のAIより幅広い回答を生成する言語モデル「Flint」を開発しました。ChatGPT や Claude などの主流モデルが「1～10の乱数」と聞かれてほぼ7を答える一方で、Flint は異なる数字を返すなど、より多様な応答を実現しています。
なぜ重要か
既存のLLMは訓練方法やデータが似ているため、異なるモデル間でも同じような回答に収れんする傾向があります。11月に発表された論文では、25個の異なるLLMに「時間についてのたとえ」を書かせた1,250個の回答の多くが「時は川」「時は織り手」という類似表現に集中していることが判明し、NeurIPS（大規模AI学会）で最優秀論文賞を受賞しました。マーケティングやブレーンストーミングなど創意工夫が求められる場面では、この均一性が課題となる可能性があります。
注目点
Springboards は Alibaba のオープンソースモデル「Qwen 3」をベースに Flint を構築しました。温度（randomness）を単純に上げると回答が支離滅裂になるため、出力の特定の箇所だけ無作為性を高める技術を開発することで、より自然な多様性を実現しています。
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