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LLMは複数ターンの会話で精度低下、研究が指摘
2025-05-15 02:28
科学・技術最新の研究によると、大規模言語モデル(LLM)はシングルターンでの指示には強いものの、複数ターンにわたる会話では平均39%の性能低下が見られることが判明しました。これは早期の誤解や仮定に基づいた応答が蓄積され、最終的な回答の信頼性が著しく下がるためです。研究は20万件以上のシミュレーション会話を分析し、現行のLLMが会話の中で自己修正できない構造的課題を抱えていることを明らかにしています。
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