ラベリングされたサブタスク分解とFM生成のサブタスク分解の違いは、主に以下の要因によって整合性に影響を受けます。まず、人手によるラベリングでは、個々のサブタスクが人間の知識や経験に基づいて定義されるため、その整合性は人間の主観に左右される可能性があります。一方、FM生成のサブタスク分解は、事前に学習されたモデルやアルゴリズムに基づいて行われるため、その整合性はモデルの性能や学習データの質に依存します。
また、言語モデルの精度や理解力、および入力データの品質や多様性も整合性に影響を与えます。適切なプロンプトやコンテキストの設定、適切な入力データの提供が整合性を向上させる重要な要素となります。さらに、サブタスクの定義や分解方法の違い、タスクの複雑さや変動性なども整合性に影響を与える要因として考えられます。