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LLMの事実誤り、知識の想起がボトルネック Googleが新研究発表

大規模言語モデル(LLM)が事実を誤る原因について、Google Researchが新たな研究結果を発表しました。同研究は、LLMが知識を学習できていないのではなく、学習済みの知識を想起できないことが主要なボトルネックであると指摘。今後のLLMの信頼性向上に向けた示唆を与えます。