LLM 大規模言語モデルの弱点：得意と不得意
近年の技術革新により、大規模言語模型は目覚ましい発展を遂げ、膨大な資料から規則性を、多様な作業をこなせるようになりました。文章の作成や翻訳、質疑応答など、私たちの生活に役立つ場面も増えてきました。しかし、高度な専門性を要する分野においては、その実力を十分に発揮できないという課題も抱えています。
例えば、法律や自然科学といった分野を考えてみましょう。法律では、過去の判例や法令に基づいて緻密な論理を展開し、結論を導き出す必要があります。自然科学では、複雑な数式を用いた計算や、実験に基づいた検証が不可欠です。大規模言語模型は、資料から規則性を見つけることは得意ですが、論理的に考えたり、計算をしたりすることは苦手です。そのため、これらの分野で正確な結果を出すことは難しいと言えるでしょう。
大規模言語模型は、学習資料に含まれる単語の繋がりや出現頻度に基づいて文章を生成しています。つまり、言葉の表面的な繋がりを捉えているだけで、その背後にある深い意味や論理構造までは理解していません。そのため、一見すると正しそうに見える文章でも、論理的に破綻していたり、事実と異なる内容が含まれていたりする可能性があります。
もちろん、専門的な資料を学習させることで、ある程度は専門性の高い文章を生成することも可能です。しかし、それはあくまでも学習資料に含まれる情報の組み合わせであり、真の理解に基づいたものではありません。そのため、専門家による確認や修正が必要不可欠です。今後、大規模言語模型が真に高度な専門知識を扱えるようになるためには、論理的思考力や計算能力の向上といった、さらなる技術革新が求められます。現状では、大規模言語模型を補助的な道具として活用し、最終的な判断は専門家が行うことが重要です。