要約：
- LLMはAI分野の最大の進歩であり、訓練データから有害情報を排除する必要がある
- LLMは明示的な危険な事実の言及を削除しても、含意された情報を検出できる可能性がある
- UCバークレー、トロント大学などの研究チームが帰納的な文脈外推論（OOCR）を調査
- LLMはOOCRを活用し、未知の都市を正確に特定したり、コインの偏りを識別できる
- OOCRには限界があり、複雑な構造や小さなモデルではパフォーマンスが変動する
考察：
LLMの帰納的な文脈外推論（OOCR）能力は注目すべきものであり、新しいタスクへの適用や潜在的な情報の推論に成功していることが示されています。ただし、OOCRの能力には限界もあり、複雑なタスクや小規模モデルでのパフォーマンスの変動が課題となっています。この研究は、LLMの潜在的な可能性と限界を明らかにすると同時に、信頼性の確保が難しいという課題を示唆しています。