論文の概要: The Dice Roll Method: A Standardized Protocol for Repeated-Query Auditing of Large Language Model Brand Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.04047v1
• Date: Thu, 03 Sep 2026 16:22:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-04 18:28:39.152853
• Title: The Dice Roll Method: A Standardized Protocol for Repeated-Query Auditing of Large Language Model Brand Recommendations
• Title（参考訳）: Dice Roll Method: 大規模言語モデルブランド推薦の繰り返し監査のための標準化されたプロトコル
• Abstract要約: 我々は,ブランドレコメンデーションの繰り返し監査のための再利用可能なプロトコルとして,Dice Roll Methodを定式化した。 D-studyでは、探索、確認、厳密な3段階のイテレーションガイダンスが登場している。 3つの独立したコーパスに対する事前登録された外部検証は、障害のない39細胞のうち37細胞においてD-studyの信頼性予測を再現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: Researchers increasingly use repeated identical prompts to audit stochastic variation in large language model (LLM) brand recommendations, yet no standardized protocol exists for setting iteration counts, selecting stability metrics, or establishing reliability thresholds. Objective: We formalize the Dice Roll Method as a reusable protocol for repeated-query auditing of LLM brand recommendations, grounded in a generative model of temperature-scaled nucleus sampling. Methods: Total response variance is decomposed into sampling, prompt-phrasing, run-to-run, and model-version components. The stack: a negative-binomial mixed model with iterations as repeated measures; Cliff's delta as the distribution-free effect size; dependence-preserving bootstrap; simulation-based power; a generalizability-theory decomposition; drift diagnostics on pinned snapshots. We reanalyse five brand-recommendation auditing studies: approximately 190,000 observations, 270+ brands, 6 languages, iteration counts 5 to 40. Results: Three tiers of iteration guidance emerge from the D-study: exploratory (n = 5, G = 0.58), confirmatory (n = 10, G = 0.74), and rigorous (n = 15, G = 0.81), tied to effect-size and generalizability targets. The four metric families (count, set, embedding, fairness-adjusted PASOR) are complementary, motivating a compact metric battery over single indicators. A pre-registered external validation on three independent corpora (Motoki et al., 100-round; Rozado, 24 models; llm-stability) reproduces the D-study reliability prediction in 37 of 39 cells with no failures and the n = 5 power value to two decimals; the fixed tiers do not transfer, supporting a pilot-then-solve reading. Conclusion: The protocol gives repeated-query auditing of LLM brand recommendations a statistically principled footing under the conditional, non-Gaussian structure of real autoregressive generation.
• Abstract（参考訳）: 背景: 研究者は、大規模言語モデル(LLM)ブランドレコメンデーションにおいて確率的変動を監査するために、繰り返し同じプロンプトを使用しているが、イテレーション数の設定、安定性メトリクスの選択、信頼性のしきい値の設定には標準化されたプロトコルは存在しない。 目的: 温度スケール核サンプリングの生成モデルに基づき, LLMブランドレコメンデーションの繰り返し監査のための再利用可能なプロトコルとしてDice Roll Methodを定式化した。 メソッド: 全応答分散はサンプリング、プロンプトフレーズ、実行時実行時、モデル変換コンポーネントに分解される。 スタック:繰り返し測定された反復を伴う負二項混合モデル、分布自由効果サイズとしてのクリフのデルタ、依存保存ブートストラップ、シミュレーションベースパワー、一般化可能性理論分解、ピン付きスナップショット上のドリフト診断。 約190,000の観察,270以上のブランド,6言語,イテレーション数5～40。 結果: 探索(n = 5, G = 0.58)、確認(n = 10, G = 0.74)、厳密(n = 15, G = 0.81)の3段階の反復誘導がD-スチュディから現れる。 4つのメートル法ファミリ(カウント、セット、埋め込み、フェアネス調整されたPASOR)は相補的であり、単一の指標よりもコンパクトなメートル法バッテリを動機付けている。 3つの独立したコーパス(Motoki et al , 100-round, Rozado, 24 Model; llm-stability)に事前登録された外部バリデーションは、障害のない39セル37の37セルでD-studyの信頼性予測を再現する。 結論: このプロトコルは, 実自己回帰世代における条件付き非ガウス的構造の下で, LLMブランド推奨の反復的な監査を行う。

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