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
