要約
- LLMは、一貫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の解決能力を示している。
- しかし、LLMは単純な課題に苦しむなど、一貫性に欠ける側面もある。
- これにより、Andrej Karpathyが提唱した「Jagged Intelligence（ギザギザした知能）」という概念が生まれた。
- LLMは数値比較などの簡単な課題にも正確に答えられないことがあり、その性能が不均衡であることが示されている。
- 特定のトレーニングに基づいて専門家となるモデルもあるが、一般的なLLMも訓練データの分布によって混乱することがある。
- LLMは、Prover-Verifier Games（PVG）システムの導入により、一貫性、精度、信頼性が大幅に向上する可能性がある。
- 因果関係の理解を取り入れることで、LLMの知能と信頼性を向上させる枠組みが提案されている。
考察
LLMは複雑なタスクで驚くべき成果を示す一方で、簡単な課題に苦しむ状況があり、その性能の一貫性に課題があることが明らかになっています。因果関係の理解やPVGシステムの導入など、新たなアプローチによって、LLMの限界を克服し、一貫性や信頼性を向上させる可能性があります。