LLMの進化：メタ認知能力でパフォーマンスと整合性を向上

この研究では、人間のエラーチェック能力を模倣するメタ認知スキルを大規模言語モデルに組み込むという、エキサイティングな可能性を探求しています。これらのスキルを組み込むことで、エラーの削減とより信頼性の高いパフォーマンスの大幅な向上、そして重要な課題である整合性の進歩を期待できます。