- 大規模言語モデル（LLMs）は、複雑なタスクで正確な出力を提供する一方、世界モデルを形成しているか疑問が投げかけられている。
- 研究者らは、LLMsがほぼ完璧な運転指示を提供する一方、予期せぬ変化には失敗し、モデルが根本的なルールを把握していない可能性があることを発見した。
- 研究では、LLMsの世界モデルを評価するための指標が導入され、応答が正しいように見えても、「理解」にギャップがあることが明らかになった。
- これらの知見は、AIを予測不可能な現実世界環境に適用する際に重要である可能性がある。
考察: 言語モデルは驚くべきことができますが、研究によると、これらのモデルが世界に関する一般的な真実を暗黙的に学習しているとは限らないようです。研究は、予測の正確性を測定するだけでは不十分であり、世界モデルを正確に形成したかどうかを評価するために新しい指標が必要であることを示唆しています。
元記事: https://neurosciencenews.com/llm-ai-logic-27987/