LLMの予期せぬエコー：セッションを超えた分析フレームワークの持続性を解き明かす

本研究は、大規模言語モデル (LLM) が、新規で関連性のないセッションにおいても、同様の分析フレームワークを一貫して使用するという興味深い現象に焦点を当てています。この観察は、LLM の内部動作に関する手がかりを提供し、これらのモデルがどのように情報を処理および生成するかについての理解を深め、より堅牢で予測可能なパフォーマンスにつながる可能性があります。