要約:
- 大規模言語モデル（LLM）は、人間のような言語を理解し生成するために訓練されたAIシステムであり、質問に答えたり、言語を翻訳したり、文章を要約したりすることに優れています。
- LLMは、文字の数え上げのような単純なタスクに失敗することがあるが、これはLLMが人間のように「考える」ことができないことを示しています。
- LLMはトークン化というプロセスを使用して入力テキストを数値表現またはトークンに変換し、モデルが次のトークンをより良く予測できるようにしています。
- LLMは一連のトークンを理解することで、次に何が来るかをうまく推測できるため、テキストの構造を理解することに長けています。
- LLMは人間のように「考える」ことはできないが、構造化されたテキストを理解するのは得意であり、例えば、プログラミング言語のコードを理解することができます。
感想:
LLMは非常に強力であり、人間に近い言語を生成する能力を持っていますが、単純なタスクや論理的思考が必要な場面では限界があることが明らかになりました。LLMの限界を認識し、責任ある利用と現実的な期待を持つことが重要です。AIの統合が進む中で、どのようなプロンプトが適切に機能するか事前に知っておくことで、問題をある程度緩和できることが示唆されています。
元記事: https://venturebeat.com/ai/the-strawberrry-problem-how-to-overcome-ais-limitations/