要約：
- LLM開発は通常のソフトウェア開発とは異なり、独自の一連の課題を持つ。その中でも最も厄介な課題は「多言語の呪い」。
- LLMの推論において、記憶と推論の区別が困難であり、言語モデルの論理的理解と推論能力にはギャップがある。
- LLMは文脈、共有理解、推論に依存し、厳密な推論に必要な正確な意味論や形式論理を言語例だけから抽出することが難しい。
- LLMは現実とは無関係であり、文言の真偽をテストできず、言語のルールに従う文章の生成に焦点を当てている。
- LLMの出力を検証する堅牢な方法の不足が最も重要な課題であり、現在の検証方法の改善が求められている。
感想：
LLMの開発における課題は多岐にわたり、特に多言語性や推論能力の向上が重要であると感じます。現在の検証方法や解釈性の不足が、モデルの信頼性向上を妨げていることが明らかです。より進んだ検証手法や理解性の向上に取り組むことが、信頼性の高い複雑な推論を行えるLLMの実現に向けた重要なステップとなるでしょう。
元記事: https://analyticsindiamag.com/developers-corner/what-is-stopping-devs-from-building-an-llm/