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LLM は明示的な警告後も誤った記述を信じる

Ars Technica AI が紹介した新研究によると、大規模言語モデル（LLM）は「これは嘘である」という明確な警告が示された場合でも、学習データ内の統計パターンに従って誤った記述を事実として吸収し、否定を無視する傾向があることが判明しました。

記事は、大規模言語モデル（LLM）のスケーリング法則が継続すれば人工一般知能（AGI）に到達するとする見解を批判している。著者は、この予測可能性は研究結果の誤解であり、LLMの限界を示す兆候があるとして、現在のスケーリング至上主義に疑問を呈している。