- 工学校の教授は、学生を焦らせる質問を好んでいた
- 研究論文によれば、大規模言語モデルは数学的推論の限界を理解できない
- OpenAIのGPT-40-mini、GPT-40、o1-mini、o1-previewなどのモデルは推論に弱い
- Appleの研究チームは新しいデータセットGSM-Symbolicを導入し、GSM8Kの限界を克服
- GSM8Kは定型化された問題を含むため、LMMの能力を過大評価する可能性がある
- Appleの研究によれば、問題の複雑さが増すと精度が低下
- AppleはAI技術の限界をテストし、戦略的投資を行っている
Appleの研究は、AI技術の限界を明らかにし、LMMに依存する程度を考慮しています。AppleはAI技術の強みを活用し続ける一方で、決定をLMMに委ねることはないでしょう。
Appleの透明性の高いこの論文は、同社が新技術にどれだけ依存するかを理解するために行っている詳細な研究に対する示唆に富んだ洞察を提供しています。
Appleの結論は正しかったと思いますか？ AIを意思決定に使用したことはありますか？ 現在LLMをどのように使用しており、将来どのように使用したいですか？ 以下のコメントでお知らせください。