LLMは会話履歴に捕まる？——「持ち越し効果」とgeometric trapをIT技術者向けに読み解く

AI要約

LLMは「毎回ゼロから答えている」わけではなく、直前の振る舞いに強く引っぱられることが最新研究で証明されました。拒否・幻覚・迎合といった現象が一度出ると連鎖しやすく、これを内部表現の「幾何学的トラップ」として解析。外部ログと隠れ状態の相関が0.78と強く対応し、なぜスレッド切替えで流れが変わるのかが説明されます。運用現場の直感を定量化した内容です。