LLMの得意・不得意に関する説明として、最も適切なものはどれか。
- 1文章の要約や言い換えは苦手とする一方、桁数の多い数値同士の掛け算は常に正確に行える
- 2キャッチコピー案などのアイデア出しは、学習データにある表現をそのまま出力することしかできないため不得意である
- 3文章の要約や言い換えは得意とする一方、桁数の多い数値同士の正確な計算は苦手とする傾向がある
- 4敬語を用いたビジネス文書の作成は、文法規則を人間が明示的にプログラムしない限り行うことができない
正解と解説を見る
正解：3
LLMは大量のテキストから言語のパターンを学習しているため、要約・言い換え・翻訳・文章作成・アイデア出しなどを得意とします。一方で、次のトークンを確率的に予測して出力する仕組みのため、桁数の多い計算のように一字一句の正確さが求められる処理では誤りが生じやすく、計算ツールの併用や人による検算が有効です。選択肢2のように学習データの表現をそのまま出力するだけでなく、新しい組み合わせの文章を生成できます。選択肢4についても、文法規則を人手でプログラムしなくても、学習を通じて自然な敬語表現を生成できます。「言語的な処理は得意、厳密な計算は苦手」という特徴を押さえておきましょう。
根拠：LLMの得意・不得意（確率的な次トークン予測に起因する特性）