- LLMsは、整合性があり、文脈に適したテキストを生成する能力から、複雑な数学問題を解決する能力まで、顕著な能力を示している。
- LLMsは、簡単そうなタスクに苦戦するなど、パズルのような矛盾した振る舞いも示す。
- Andrej Karpathyが提唱する「Jagged Intelligence」の概念は、LLMsの異なるタイプのタスクにおける不均衡なパフォーマンスを捉えている。
- LLMsは、いくつかの単純なゲームや数独のパズルを解くことにも苦戦し、異なるタスク間で一貫性のないパフォーマンスを示す。
- LLMsのトレーニングデータの分布が、単純な数値の比較などでモデルを混乱させ、誤った回答を導く可能性がある。
- Prover-Verifier Games（PVG）のシステムを実装することで、LLMsの一貫性、正確性、信頼性を大幅に向上させることができる。
- 因果関係の理解は、LLMsの知能と信頼性を向上させるためのフレームワークとして役立つ可能性がある。
LLMsの現在の制限についての議論は重要であり、新しいアプローチやフレームワークの導入が必要であると感じます。特に、Prover-Verifier Gamesや因果関係の理解がLLMsの性能向上に寄与する可能性が示唆されており、これらのアプローチをさらに研究・実装していくことが重要だと考えられます。