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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-01-24 11:45 大規模言語モデルにおける位置バイアスと誤情報の影響分析 ○太田辰斗・岡野浩三・小形真平（信州大）・中島 震（NII）  KBSE2025-45 |
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| 抄録 | （和） | 本研究は, RAGにおいて検索結果に含まれる誤情報の配置や構成が, LLMの回答精度に与える影響を医学QAタスクで調査した. 実験の結果, モデルごとに初頭効果や親近効果といった相反する位置バイアスが確認された. さらに, 正解を含まない関連情報が多数を占める状況では, 反事実情報の混入が逆に正解率を向上させる現象を発見した. これは反事実情報であっても質問に関連する情報の割合を高め, 注意の分散を抑制することを示唆する. |
| （英） | This study investigates how the placement and configuration of retrieved misinformation in Retrieval-Augmented Generation (RAG) affect Large Language Model (LLM) performance, using a medical QA task. Our experiments revealed distinct positional biases across models, with some exhibiting primacy effects and others recency effects. Furthermore, we discovered that injecting counterfactual information paradoxically improves accuracy in contexts dominated by distractors. This suggests that counterfactuals increase the proportion of question-relevant information, thereby mitigating attention dispersion. | |
| キーワード | （和） | 検索拡張生成 / 位置バイアス / ロバスト性 / 知識競合 / 誤情報 / / / |
| （英） | Retrieval-Augmented Generation (RAG) / Position Bias / Robustness / Knowledge Conflict / Misinformation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 330, KBSE2025-45, pp. 43-48, 2026年1月. | |
| 資料番号 | KBSE2025-45 | |
| 発行日 | 2026-01-16 (KBSE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | KBSE2025-45 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
| 開催期間 | 2026-01-23 - 2026-01-24 |
| 開催地（和） | 岡山コンベンションセンター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2026-01-KBSE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 大規模言語モデルにおける位置バイアスと誤情報の影響分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analyzing the Impact of Positional Bias and Misinformation on Large Language Models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 検索拡張生成 / Retrieval-Augmented Generation (RAG) |
| キーワード(2)（和/英） | 位置バイアス / Position Bias |
| キーワード(3)（和/英） | ロバスト性 / Robustness |
| キーワード(4)（和/英） | 知識競合 / Knowledge Conflict |
| キーワード(5)（和/英） | 誤情報 / Misinformation |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 太田 辰斗 / Tatsuto Ota / オオタ タツト |
| 第1著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Shinshu University (略称： Shinshu Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡野 浩三 / Kozo Okano / オカノ コウゾウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Shinshu University (略称： Shinshu Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小形 真平 / Shinpei Ogata / オガタ シンペイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Shinshu University (略称： Shinshu Univ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中島 震 / Shin Nakajima / ナカジマ シン |
| 第4著者 所属（和/英） | 国立情報学研究所 (略称： NII) National Institute of Informatics (略称： NII) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-01-24 11:45:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | KBSE2025-45 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.330 |
| ページ範囲 | pp.43-48 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-01-16 (KBSE) |
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