GPT-4などのLLMが「AはB」から「BはA」を導かない『逆転の呪い』における誤解なき解釈と対策 | AIDB
「LLMのふるまい」関連研究 GPT-4に選択肢を与えるとき、順序を入れ替えるだけで性能に大きな変化があることが明らかに 大規模言語モデルにおける課題と応用例を整理した結果 ChatGPTの”ふるまいの変化”を定量的に分析した結果 従来の課題 LLMの登場と期待 大規模言語モデル（LLM）が登場して以来、その能力に多くの期待が寄せられています。LLMが人間のように自然言語を理解しているように見えたり、複雑な構造のテキストを生成する能力には多くの驚きがありました。 論理的一貫性への疑問 しかし、その一方で、LLMが「どれだけ論理的なのか？」という問いに対する明確な答えがない状況が続いています。LLMが高度な自然言語処理能力を持つ一方で、その論理的一貫性や一般化能力についてはまだ十分に理解されていません。 一般化の問題 LLMにおける一般化の能力に対する疑問とは、「LLMは大量のデータで訓練さ
機械学習でサッカー賭博。試合結果を高精度予測！（AI×スポーツ）【論文】 | AIDB
注目されるサッカーベッティング サッカーは老若男女を問わず、世界中の幅広い年人々から注目を集めているスポーツだ。そうした中、試合の勝敗を予測して賭けを行う「サッカーベッティング（サッカー賭博）」も盛り上がりを見せている。個人の好みのチームにベッティングする人もいれば、ランダムにベッティングする人もいるなど、チームの選び方は人それぞれだ。 ドイツのエルランゲンニュルンベルク大学のヨハネス・シュテビンガーら研究者は、サッカーベッティングにおける予測精度を向上して、金銭的なリターンを増やすということに着目し、機械学習アルゴリズムの組み合わせを用いて予測を試みた。結果、1試合あたり1.58％の金銭的リターンを得られることが、統計的に有意に示された。 機械学習で試合結果を予測、金銭的リターンが増加 シュテビンガーらの研究のポイントは以下の通りだ。
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