LLM、新規セッションで予期せぬ分析構造を解き明かす

本研究は、大規模言語モデル (LLM) が、新しいセッションや無関係なトピックに対しても、自律的に構造分解を応答に適用する興味深い現象を調査しています。この観察は、これらのモデル内部に、潜在的に再利用可能なより深い内部構造があることを示唆しており、生成式人工智能との理解と相互作用の方法にエキサイティングな可能性を示唆しています。