なぜフロンティアモデルのクラウドLLMは弱くなるのか ─ 『最初はよかったのに』を分解する

クラウドLLM（フロンティアモデル）が「最初はよかったが弱くなった」と感じる現象について分析。利用者の増加によるモデル自体の性能低下の証拠はないが、別モデルへの切り替えやシステム更新が影響する可能性を指摘。

• クラウドLLMの性能低下は、混雑による待ち時間やレート制限、利用上限、安全フィルターやシステムプロンプトの更新など、複数の要因で観測される可能性があります。
• モデルの能力自体が意図的に下げられるという公開仕様は確認されていませんが、上限到達後に別モデルへフォールバックする製品は存在します。
• 「メモリ汚染」は、会話履歴、保存メモリ、RAG、スキルなどが入力に混ざり、文脈として悪影響を及ぼす可能性が指摘されています。
• 長文脈における性能低下や、要約による追加の情報損失も、LLMの応答品質に影響を与える要因として考えられます。