要点：
- LLMsは、整合性があり文脈に即したテキストを生成する能力や、複雑な数学問題を解く能力を示している。
- しかし、LLMsは単純なタスクに苦戦するなど、不一貫な振る舞いも見られる。
- Andrej Karpathyによる「Jagged Intelligence」という概念が、LLMsの異なるタスクにおけるパフォーマンスの不均一性を捉える。
- LLMsの限界は、異なるタスクでの不一貫なパフォーマンスによって浮き彫りになっている。
- Jim Fanによると、トレーニングデータの分布がこの不一致の原因であるという説明がある。
- Google DeepMindの研究によれば、LLMsは本質的な理解力を欠き、自己修正や応答の調整ができない。
- OpenAIがPVG（Prover-Verifier Games）の研究論文を発表し、LLMsの一貫性、正確性、信頼性を向上させる手段として取り組んでいる。
- 因果関係もLLMsの知能と信頼性を向上させるための枠組みを提供できる。
考察：
LLMsは高度な複雑なタスクにおいて驚くべき能力を示していますが、単純なタスクにおいては不一貫なパフォーマンスを見せることから、その限界が露呈されています。トレーニングデータの分布や因果関係の理解など、新たなアプローチを導入することで、LLMsの一貫性と信頼性を向上させる可能性があります。PVGシステムの導入や因果関係の考慮は、AIの進化において重要な一歩となるかもしれません。