01 · タスク
目的と制約
因果関係を分離できない変換比較を3つのモデル出力がどのように処理するかをテストしてください。
- モデルが変化する間も、タスクパケットと生成パラメータを固定します。
- 観察された率を因果関係の主張から分離する。
- 明示された不確実性を減らす次の実験を必要とします。
02 · 再現入力
完全なプロンプト
参考訳
バージョンAは100人の訪問者のうち8人がコンバートしました。バージョンBはその後の7日間で100人の訪問者のうち14人がコンバートしました。ランダムな分割は行われず、週ごとのトラフィックソースも異なりました。これはBが優れていることを証明していますか?決定の推奨と不確実性を特定してください。
元のプロンプト(英語)
Version A converted 8 of 100 visitors. Version B converted 14 of 100 visitors during the following seven days. No randomized split was used, and traffic sources differed between the weeks. Does this prove B is better? Give a decision recommendation and identify the uncertainty.
再現性のため、取得時のプロンプトとモデル出力は原文を保持しています。翻訳は読解補助であり、新たなモデル実行の結果ではありません。
03 · 評価範囲
このタスクに使用された基準
強力な回答は、観測が因果関係を証明していないことを述べ、小規模なサンプルや時間/トラフィックの混同を特定し、永続的な展開の前にランダム化された並行テストを推奨します。
- 観察された率を因果関係から分離する。
- 非ランダムな割り当てとトラフィックソースの変更を名前付けます。
- 並行したランダム比較を推奨します。
04 · 変更不可スナップショット
キャプチャされた出力とレビュー
比較の要約から始めます。必要な場合にのみスナップショットを開き、メタデータを実行し、編集者によるレビューを行います。
OpenAI
openai/gpt-oss-20b
- 強度
- 統計的不確実性と交絡を名前付けます
- レビュー境界
- パケットで観測されていない可能性のある要因を追加します
Qwen
qwen/qwen3-30b-a3b-fp8
- 強度
- 証拠を直接拒否します
- レビュー境界
- 小さなサンプルを明示的に言及しません
Mistral AI
mistralai/mistral-small-3.1-24b-v2
- 強度
- 証拠を拒否し、明示された設計上の欠陥の両方を名前付けます
- レビュー境界
- 並行したランダム化テストを推奨するには至りません
出力 1元の記録出力 · デフォルトで折りたたまれていますOpenAI · openai/gpt-oss-20b
元の出力
No – the data do not prove that Version B is superior.
Why not?
- The two weeks were not randomized; traffic sources (e.g., referral, paid, organic) differed, so any conversion difference could be due to those sources rather than the version.
- The sample size is small (100 visitors per week), so the observed 8 % vs. 14 % difference could be due to random variation.
- External factors (seasonality, day‑of‑week, marketing campaigns) could have changed between the weeks.
Decision recommendation
Run a properly randomized A/B test (or multivariate test) with a larger, balanced sample and control for traffic source. Only then can you statistically assess whether B truly outperforms A.
Uncertainty
- Confounding by traffic source and other time‑varying factors.
- Statistical uncertainty due to the small sample size.
- Potential interaction with other variables (device, location, etc.) that were not controlled.
要件を満たす
強み: 統計的不確実性と交絡を名前付けます バランスの取れたランダムテストを推奨します
リスク: パケットで観測されていない可能性のある要因を追加します
最適な使用法: 不確実性を説明する必要がある意思決定メモです。
出力 2元の記録出力 · デフォルトで折りたたまれていますQwen · qwen/qwen3-30b-a3b-fp8
元の出力
No, this does not prove B is better. The lack of a randomized split and differing traffic sources introduce confounding variables. Recommendation: Conduct a controlled experiment with random assignment. Uncertainty: Results may be influenced by external factors.
要件を満たす
強み: 証拠を直接拒否します 混同およびランダム割当を特定します
リスク: 小さなサンプルを明示的に言及しません
最適な使用法: 簡潔なエグゼクティブ向けの回答です。
出力 3元の記録出力 · デフォルトで折りたたまれていますMistral AI · mistralai/mistral-small-3.1-24b-v2
元の出力
No, this does not prove that Version B is better. The decision recommendation is to not conclude that Version B is better based on this data alone.
Uncertainty:
- No randomized split was used, introducing potential bias.
- Traffic sources differed between the weeks, which could affect conversion rates.
- The sample size is small, making the results less reliable.
一部を満たす
強み: 証拠を拒否し、明示された設計上の欠陥の両方を名前付けます
リスク: 並行したランダム化テストを推奨するには至りません 「Small」は不確実性を数値化せずに主張されています
最適な使用法: 具体的な次の実験が必要な慎重な結論です。
05 · 主張の検証台帳
主張、ソース、証拠、および境界
主張 1
観察されたコンバージョン率は、2番目のサンプルでより高いです。
- ソース
- 公開されたタスクパケット
- サポート
- パケットは、1つの連続期間で8%、別の期間で14%のレートを報告しています。
- 境界
- 観測された率の違いは、その違いの原因を特定するものではありません。
主張 2
パケットは、ページバージョンが増加を引き起こしたことを証明していません。
- ソース
- タスクの設計と出力のレビュー
- サポート
- サンプルは異なる週に発生し、異なるトラフィックがあり、同時にランダム割り当ては行われていませんでした。
- 境界
- 結果は、より良い制御されたフォローアップテストのための有用なシグナルのままです。
06 · 審査結論
この証拠が支持する内容
観測された率の高いものは、これらのサンプル間の違いの証拠ですが、バージョンがその違いを引き起こしたという証拠ではありません。
既知の制限
- 信頼区間または訪問者レベルのデータは提供されていません。
- 2つのサンプルは連続的ではなく、ランダム化された同時的ではありません。
- このRichBay比較では、モデルを変更することが唯一の制御可能な出力変数です。
再利用可能な要点
因果境界チェックリストを使用し、並行したランダムなフォローアップを指定してください。
サポート方法を使用してください