要約:
- Google DeepMindとアルバータ大学の研究チームが、transformerベースのLLM（Large Language Models）が自己回帰デコーディングを使用して、外部の調整やモデル重みの変更なしで普遍的な計算をサポートできることを示す証拠を提示。
- 従来のモデルと比較して、LLMの計算能力について疑問が投げかけられたが、この研究により、LLMが外部の要素なしにもチューリング完全性を独立して達成できることが示された。
- 研究者は、拡張された自己回帰デコーディングを用いて、LLMが普遍的な計算を実現できることを示す。
- この研究により、LLMが自己回帰デコーディングを利用して普遍的なチューリングマシンをシミュレートできることが示された。
感想:
LLMが自己回帰デコーディングを使用して普遍的な計算をサポートできることが示されたこの研究は、AIの未来に大きな影響を与える可能性があると感じます。外部の調整やモデルの変更なしで計算を行うため、より効率的なAIシステムの構築が期待されます。