大規模言語モデルを法的実務に適用する際の注意点

Kernkonzepte

LLMはテキスト生成能力に優れているが、言語理解や知識獲得には至っておらず、法的業務においてその出力に依存すべきではない。

Zusammenfassung

• LLM（Large Language Models）の魅力と限界について検討された論文。
• LLMはテキスト生成能力が高いが、テキスト理解や意味把握が不可能。
• テクニカルな背景から始まり、LLMのトレーニング方法や問題点を詳細に分析。
• LLMの限界は主にトレーニングデータの質と量から生じる。
• 言語モデルが直面するシンボルグラウンディング問題や意味理解の困難さを強調。

TECHNICAL BACKGROUND

• 機械学習とAIの違い、深層学習の概要。
• LLMが次単語予測を行う方法とその訓練手法。

LANGUAGE MODELS DO NOT UNDERSTAND

Understanding Language

• LLMは単なる確率的な単語予測システムであり、意味理解は不可能。
• テキスト内外へのアクセス不足から生じる理解不能性。
• シンボルグラウンディング問題への取り組みと困難さ。

Statistiken

LLMは「次単語予測」を目的として訓練されており、意味理解や物事への関連付けが不可能である。

Zitate

"LLMは人間言語を模倣することができますかもしれませんかもしれません。しかし、それらは文法や構文規則を知っているわけではありません。"
"LLMは文字列たちから意味を学ふうことがてきません。"

Wichtige Erkenntnisse aus

Caveat Lector

by Eliza Mik um arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.09163.pdf

Tiefere Fragen

他方向性タスクに対応する際、LLMが直面する問題点は何か？

LLMsが物事への関連付けを行うために必要なアフレコ情報提供方法はあるか？
この技術革新かつ限界的なアプローチから得られる洞察から何が学べるだろう？