大規模言語モデルは、高度なモデルアーキテクチャと堅牢なフィードバックメカニズムを通じて、生成コンテンツの精度と信頼性を大幅に向上させることができる。
大規模言語モデルの主要な限界の1つは幻覚のリスクであり、これは製品化の障壁となっている。パラメトリックメモリの更新遅れや、文脈依存型の幻覚など、この問題に取り組むための戦略とツールが必要とされている。
