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ai2026/6/1 13:00:00
COFT：大規模言語モデルにおけるフェアな思考の連鎖推論のための反事実適合デコーディング

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COFT：大規模言語モデルにおけるフェアな思考の連鎖推論のための反事実適合デコーディング

出典: arXiv cs.CL (原典を開く)

ニュース概要

arXiv:2605.30641v1 大規模言語モデル(LLM)は、思考の連鎖(CoT)生成中に社会的偏見を明らかにし、増幅する可能性がある。本論文では、デコード時にトークンレベルのフェアネス制御を適用する訓練不要のデコーディング方法であるCOFT（フェアな思考の連鎖）を提案し、分布自由の周辺有効性を保証する。

ニュースタイムライン

詳しいタイムライン →

  1. 2026年6月2日

    ART: 効率的な大規模言語モデルデコーディングのための注意実行時終了

    arXiv cs.CL

  2. 2026年6月2日

    SENSE: 検索ベースの推測的デコーディングのためのセマンティック埋め込みナビゲーション（ソフトゲート評価付き）

    arXiv cs.CL

  3. 2026年6月2日

    BudgetDraft：スパースKV推測デコーディング用の受け入れ認識マルチビュー訓練

    arXiv cs.LG

  4. 2026年6月2日

    医療用大規模言語モデルの安全性、ロバスト性、公平性評価のためのマルチドメインレッドチーミングフレームワーク

    arXiv cs.CL

  5. 2026年6月2日

    大規模言語モデルにおけるインタラクティブ推論の評価:実行可能なゲームを用いた階層的ベンチマーク

    arXiv cs.AI

  6. 2026年6月2日

    能力自己評価：大規模言語モデルに自分の限界を認識させる

    arXiv cs.AI

  7. 2026年6月3日

    東京大学松尾・岩澤研究室の「大規模言語モデル講座2025基礎編」の講義資料が無料公開／「大規模言語モデル講座2026」の受講申し込みも受付中

    窓の杜

  8. 2026年6月4日

    LLM 大規模言語モデル講座2025講義スライド

    はてなブックマーク IT

  9. 2026年6月4日

    東京大学松尾・岩澤研究室の「大規模言語モデル講座2025基礎編」の講義資料が無料公開(窓の杜)

    Yahoo!ニュース IT

  10. 2026年6月8日

    FAIR-Calib: 拡散大規模言語モデルの学習後量子化のためのフロンティア認識不安定性重み付け校正

    arXiv cs.LG

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