
大規模言語モデルの能力を正確に評価することは困難である。わずかな変更でも性能に大きな影響を与える可能性があり、観察された性能を一般化することはできない。


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大規模言語モデルの能力を正確に評価することの難しさ-固定効果の誤謬とgpt-4の能力に関する主張


大規模言語モデルの能力を正確に評価することの難しさ - 固定効果の誤謬とGPT-4の能力に関する主張



大規模言語モデルの能力は、モデルの規模と精度によって大きく影響を受ける。より大規模なモデルは多くのタスクで優れた性能を示すが、一部の推論タスクでは小規模モデルが優れる。また、大規模モデルは低精度でも高い性能を維持できる。



大規模言語モデル（LLMs）は形式的な言語能力に成功しているが、機能的な言語能力には不十分であり、人間の思考と異なることを示唆している。
