要約:
- 大規模言語モデルは人間らしい認知能力を持っているという主張は検証が難しい
- AIは認知的なベンチマークで高い性能を示すが、本当に理解しているかどうかはどうやって知るのか
- LLM（Large Language Models）についての高度な主張は、ベンチマークデータセットに基づくが、これらの評価は全てを提供しない可能性がある
- ベンチマーク評価は進化し、AIモデルの理解と推論能力を評価するために、より厳密なテストが必要とされている
考察:
AIの進歩に伴い、評価の難しさも増しており、より意味のある評価を提供するためには難しいテストが必要とされています。最新のベストなテストでも、AIの能力の一部しか評価できない可能性があり、評価プラクティスは慎重に検討され、科学的な理解が必要です。
元記事: https://www.sciencenews.org/article/ai-understanding-reasoning-skill-assess