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NYUとUT Austinによる新しい研究では、最先端のAIモデルが体系的に過剰使用する6つの言語パターンが特定され、そのテキストが人間にとって読むのが疲れるものになっていることが示された。研究者らはこれを、コードと数学のトレーニングに起因するとしている。そこでは、読みやすさよりも正確さが優先される。

AI研究 • The Decoder

生産性

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Ted Sanders氏は、LLMのパフォーマンスは多次元的であるが、その多くの変動はモデルサイズによって説明できると述べている。より大きなモデルは一般的によりパフォーマンスが高く信頼性があり、トークンあたりのコストが高くなり、難解な事実の想起能力も優れている。