論文の概要: Hierarchical Error Correction for Large Language Models: A Systematic Framework for Domain-Specific AI Quality Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24841v1
- Date: Mon, 29 Sep 2025 14:21:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 22:32:20.046109
- Title: Hierarchical Error Correction for Large Language Models: A Systematic Framework for Domain-Specific AI Quality Enhancement
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルの階層的誤り訂正:ドメイン特化AI品質向上のための体系的フレームワーク
- Authors: Zhilong Zhao, Yindi Liu,
- Abstract要約: 最先端のAIモデルは、医療コーディングタスクで45.9%の精度しか達成していない。
我々は、4つの専門分野にわたるエラーパターンを分析し、AIエラーが一貫した階層構造に従うことを発見した。
我々は,その階層的重要性に応じて誤りに対処する3段階補正フレームワークを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23872611575805827
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models face significant performance challenges in specialized domains, with state-of-the-art models achieving only 45.9% accuracy on medical coding tasks. This study proposes a Hierarchical Error Correction (HEC) framework that addresses domain-specific AI limitations through systematic error analysis and targeted intervention strategies. We analyze error patterns across four specialized domains and find that AI errors follow consistent hierarchical structures: Knowledge-layer errors (58.4%), Reasoning-layer errors (39.6%), and Complexity-layer errors (2.0%). Based on these patterns, we develop a three-stage correction framework that addresses errors according to their hierarchical importance and demonstrates that framework effectiveness correlates inversely with baseline task performance. Experimental validation across medical transcription (4,921 cases), legal document classification (1,000 cases), political bias detection (645 cases), and legal reasoning (1,000 cases) shows consistent improvements. Cross-model validation across five LLM architectures demonstrates average improvements of 11.2 percentage points (p < 0.001). However, analysis reveals framework limitations in high-baseline tasks (>75% accuracy), where hierarchical intervention may interfere with effective reasoning processes. The results suggest that systematic error analysis can guide effective AI enhancement strategies in specialized domains, particularly for moderate-baseline tasks, while highlighting the importance of understanding framework boundaries for optimal deployment.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、医学的なコーディングタスクにおいて45.9%の精度しか達成していないため、専門分野において重要なパフォーマンス上の課題に直面している。
本研究では,階層的誤り訂正(Herarchical Error Correction,HEC)フレームワークを提案する。
4つの専門ドメインにわたるエラーパターンを分析し、AIエラーは、知識層エラー(58.4%)、推論層エラー(39.6%)、複雑層エラー(2.0%)という、一貫した階層構造に従うことを発見した。
これらのパターンに基づいて,その階層的重要性に応じてエラーに対処する3段階補正フレームワークを開発し,フレームワークの有効性がベースラインタスク性能と逆相関していることを示す。
医学的転写(4,921例)、法的文書分類(1,000例)、政治的偏見検出(645例)、法的推論(1,000例)による検証では、一貫した改善が見られた。
5つのLLMアーキテクチャのクロスモデル検証は、11.2ポイント(p < 0.001)の平均的な改善を示している。
しかし分析により,階層的介入が効果的な推論プロセスに干渉する可能性のある高ベースラインタスク(>75%精度)におけるフレームワークの制限が明らかになった。
システム的エラー分析は、特に中程度のベースラインタスクにおいて、特定のドメインにおける効果的なAI強化戦略を導出すると同時に、最適なデプロイメントのためのフレームワーク境界を理解することの重要性を強調している。
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