LLMの資源を90%以上削減する技術
最新の報道によれば、GPTやLlamaの挙動検証に必要な計算資源を90％以上削減する説明性制御技術が示され、研究者や企業の負担は大きく軽減され、検証の実用化が加速すると期待される一方で段階的な検証と透明な評価基準の整備が不可欠です。
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GPT-5とLlamaが露呈した方言バイアス
ヨハネス・グーテンベルク大学らの共同研究は、GPT-5やLlamaがドイツ語方言話者を系統的に低く評価する傾向を報告し、学習データの偏りや評価基準の見直し、追試と透明性の確保が急務だと結論づけています。
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