AIDBでは日々、AIの最新研究を紹介しています。本記事は初めてLLMに触れる方から、実務での活用を検討している方まで、幅広くお読みいただける企画の一部です。
今回は、「LLMにおける限界の今」という観点から、最新研究で明らかになっている苦手領域を包括的に整理し、それとどう付き合っていくかを考えます。
はじめに
ChatGPTの登場から時は経ち、LLMの性能は目覚ましい進化を遂げ、いまや文章生成やコード作成、翻訳、分析など、幅広い領域で実用的に使われています。新しいモデルが発表されるたびに「ついにAIが人間を超えた」というニュースが飛び交い、できることの方に注目が集まりがちです。
しかし、日々発表される研究論文を追っていると、LLMには依然として「構造的な苦手」が存在し、それは単にモデルが小さいから、あるいは学習データが足りないから、という理由だけでは説明できないことがわかってきます。
むしろ重要なのは、LLMの限界を正しく理解したうえで活用することです。「何ができるか」だけでなく「何が苦手か」を知ることは、過度な期待や思わぬ失敗を防ぎ、LLMを実務で最大限に活かすための前提条件と言えるでしょう。
本記事では、AIDBが日々追っている最新研究の知見をもとに、LLMがまだ苦手としている領域を体系的に整理し、それぞれの限界とどう付き合っていけばよいかを考えます。
LLMの「苦手」についての考え方
LLMの苦手を語るとき、よくある誤解があります。「いまは苦手でも、モデルが大きくなれば解決する」という考え方です。
確かに、モデルの大規模化やアーキテクチャの改良によって、多くの能力が向上してきたのは事実です。しかし、最新の研究が明らかにしているのは、LLMの苦手の中には構造的な限界に由来するものがあるということです。つまり、現在のアーキテクチャや学習の仕組みそのものに起因する弱点であり、単純にスケールアップすれば消えるとは限らないものです。
もう一つ重要な視点は、LLMの苦手は「できない」というよりも「条件によって崩れる」という性質を持っていることです。簡単な条件下では高い精度を発揮するのに、タスクの複雑さや入力の長さがある閾値を超えた途端、急激に性能が劣化する。こうした「条件付きの脆さ」こそが、実務でLLMを使う際に最も注意すべきポイントです。
以下では、最新研究で明らかになっている具体的な苦手領域を見ていきます。
