その人の「名前」がAIモデルの中でどれほど強く重み付けされているのかがわかる「IN THE WEIGHTS」
大規模言語モデルのトレーニングでは、より正確な出力結果を得るために入力データの重要度を調整する「重み付け」が行われます。「IN THE WEIGHTS」は歴史上の偉人や芸能人、スポーツ選手などさまざまな人物の「名前」が、AIモデルの中でどれほど強く重み付けされているのかがわかるサービスです。
IN THE WEIGHTS
https://www.intheweights.com/
IN THE WEIGHTS
https://www.intheweights.com/about
AIモデルの驚異的な能力はさまざまなデータの重み付けを調整し、世界に関する知識やタスク実行を適切に表現することで発揮されます。特定の人物名がAIモデルにおいて強く重み付けされているということは、その人物がトレーニング過程でどれほど重要視されたかということを示しており、AIモデルはウェブ上を検索しなくてもその人物について語ったり、表現したりできることを意味します。
IN THE WEIGHTSは「GPT-5.5」「GPT-5.4 Mini」「Opus 4.8」「Haiku 4.5」「Grok 4.20」「Gemini 3.1 Lite」「Kimi K2 0905」「DeepSeek V4」「Llama 3.3 70B」「Llama 3.2 1B」「GLM 4.7 Flash」「Mistral 3.2 24B」「Qwen3 8B」といった各種AIモデルについて、特定の名前がどれほど強く重み付けされているのかを調べられるサービスです。
IN THE WEIGHTSに特定の人名(例：田中太郎)が入力されると、これらのAIモデルに対して「田中太郎とは誰でしょう？最大10件の結果を表示してください。それぞれに簡単な説明と信頼度を添えてください」といったクエリを送信します。その結果をグループ化して信頼度スコアを割り当て、「STRENGTH SCORE」というAIモデルの認知度スコアを算出するとのこと。
IN THE WEIGHTSのトップページにアクセスするとこんな感じ。
下にスクロールすると、その日に検索された中で特に高いスコアが出た人物が並べられていました。上位には作曲家のヴォルフガング・アマデウス・モーツァルト、劇作家のウィリアム・シェイクスピア、歌手のテイラー・スウィフト氏、小説家のスティーブン・スピルバーグ氏、イギリスの元女王であったエリザベス2世など、そうそうたる人物が並んでいます。ちょうど2026年FIFAワールドカップが開催中なこともあり、アルゼンチン代表のリオネル・メッシ氏やポルトガル代表のクリスティアーノ・ロナウド氏といった名前も並んでいます。なお、上位に並んでいる人々のスコアはいずれも「996」となっており、この数値が理論的な上限になっている模様。
さっそく人名を入力してみることにします。まずはAppleのCEOを務めるティム・クック(Tim Cook)氏の名前を入力し、エンターキーを押します。
すると、クック氏のプロフィールやSTRENGTH SCOREが表示されました。クック氏のスコアは「986」で、リーダーボードに並んでいた人々にはかなわないものの、上位1％に入るスコアだとのこと。なお、画像下部の「COPY LINK」をクリックすると結果ページのリンクがコピーできるほか、「COPY IMAGE」をクリックすると結果画面を画像でコピーできます。
続いてテスラやSpaceXのCEOであるイーロン・マスク(Elon Musk)氏の名前で検索。
マスク氏のスコアは「992」と、クック氏を上回るスコアでした。
日本人についても調べるため、記事作成時点の内閣総理大臣である高市早苗(Sanae Takaichi)氏の名前で検索したところ、スコアは「792」でトップ3％に入りました。
なお、高市氏について検索した際はその下に2番目の候補が表示されており、なぜかTVアニメ『ラブライブ! サンシャイン!!』のキャラクターに同名の人物がいることになっていました。この結果が出たのは「Mistral 3.2 24B」のみであり、『ラブライブ! サンシャイン!!』にこのような名前のキャラクターは存在しません。どうやらハルシネーション(幻覚)が起きているようです。
また、最下部には「SHOW 1 POSSIBLE HALLUCINATION(1つのハルシネーションの可能性がある結果を見る)」という文章も表示されていたのでクリック。
表示された項目を見ると、日本の俳優・モデルに同名の人物がいるという結果を「Llama 3.2 1B」のみが出していました。この結果は信頼度が低く、ハルシネーションの可能性が高いと判断されたようです。
続いて歴史的な人物についても調べるため、織田信長(Nobunaga Oda)で検索したところ、スコアは「982」となりました。
大規模言語モデルのトレーニングでは、より正確な出力結果を得るために入力データの重要度を調整する「重み付け」が行われます。「IN THE WEIGHTS」は歴史上の偉人や芸能人、スポーツ選手などさまざまな人物の「名前」が、AIモデルの中でどれほど強く重み付けされているのかがわかるサービスです。
IN THE WEIGHTS
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AIモデルの驚異的な能力はさまざまなデータの重み付けを調整し、世界に関する知識やタスク実行を適切に表現することで発揮されます。特定の人物名がAIモデルにおいて強く重み付けされているということは、その人物がトレーニング過程でどれほど重要視されたかということを示しており、AIモデルはウェブ上を検索しなくてもその人物について語ったり、表現したりできることを意味します。
IN THE WEIGHTSは「GPT-5.5」「GPT-5.4 Mini」「Opus 4.8」「Haiku 4.5」「Grok 4.20」「Gemini 3.1 Lite」「Kimi K2 0905」「DeepSeek V4」「Llama 3.3 70B」「Llama 3.2 1B」「GLM 4.7 Flash」「Mistral 3.2 24B」「Qwen3 8B」といった各種AIモデルについて、特定の名前がどれほど強く重み付けされているのかを調べられるサービスです。
IN THE WEIGHTSに特定の人名(例：田中太郎)が入力されると、これらのAIモデルに対して「田中太郎とは誰でしょう？最大10件の結果を表示してください。それぞれに簡単な説明と信頼度を添えてください」といったクエリを送信します。その結果をグループ化して信頼度スコアを割り当て、「STRENGTH SCORE」というAIモデルの認知度スコアを算出するとのこと。
IN THE WEIGHTSのトップページにアクセスするとこんな感じ。
下にスクロールすると、その日に検索された中で特に高いスコアが出た人物が並べられていました。上位には作曲家のヴォルフガング・アマデウス・モーツァルト、劇作家のウィリアム・シェイクスピア、歌手のテイラー・スウィフト氏、小説家のスティーブン・スピルバーグ氏、イギリスの元女王であったエリザベス2世など、そうそうたる人物が並んでいます。ちょうど2026年FIFAワールドカップが開催中なこともあり、アルゼンチン代表のリオネル・メッシ氏やポルトガル代表のクリスティアーノ・ロナウド氏といった名前も並んでいます。なお、上位に並んでいる人々のスコアはいずれも「996」となっており、この数値が理論的な上限になっている模様。
さっそく人名を入力してみることにします。まずはAppleのCEOを務めるティム・クック(Tim Cook)氏の名前を入力し、エンターキーを押します。
すると、クック氏のプロフィールやSTRENGTH SCOREが表示されました。クック氏のスコアは「986」で、リーダーボードに並んでいた人々にはかなわないものの、上位1％に入るスコアだとのこと。なお、画像下部の「COPY LINK」をクリックすると結果ページのリンクがコピーできるほか、「COPY IMAGE」をクリックすると結果画面を画像でコピーできます。
続いてテスラやSpaceXのCEOであるイーロン・マスク(Elon Musk)氏の名前で検索。
マスク氏のスコアは「992」と、クック氏を上回るスコアでした。
日本人についても調べるため、記事作成時点の内閣総理大臣である高市早苗(Sanae Takaichi)氏の名前で検索したところ、スコアは「792」でトップ3％に入りました。
なお、高市氏について検索した際はその下に2番目の候補が表示されており、なぜかTVアニメ『ラブライブ! サンシャイン!!』のキャラクターに同名の人物がいることになっていました。この結果が出たのは「Mistral 3.2 24B」のみであり、『ラブライブ! サンシャイン!!』にこのような名前のキャラクターは存在しません。どうやらハルシネーション(幻覚)が起きているようです。
また、最下部には「SHOW 1 POSSIBLE HALLUCINATION(1つのハルシネーションの可能性がある結果を見る)」という文章も表示されていたのでクリック。
表示された項目を見ると、日本の俳優・モデルに同名の人物がいるという結果を「Llama 3.2 1B」のみが出していました。この結果は信頼度が低く、ハルシネーションの可能性が高いと判断されたようです。
続いて歴史的な人物についても調べるため、織田信長(Nobunaga Oda)で検索したところ、スコアは「982」となりました。
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in AI, ネットサービス, Posted by log1h_ik
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