不完全性の必要性：認知的な制約をシミュレートすることによるモデル崩壊の逆転

この論文は、ArXivから引用されており、大規模言語モデル（LLM）におけるモデル崩壊に対処するための新しいアプローチを提案しています。その核心的なアイデアは、トレーニングプロセスに不完全性、つまり認知的な制約を導入することです。これは、モデル崩壊がLLM開発における既知の課題であるため、潜在的に重要な貢献です。この研究は、LLMの堅牢性を向上させ、壊滅的な忘却やパフォーマンスの低下を防ぐために、人間のような制限をシミュレートする方法を探求している可能性があります。

• •LLMにおけるモデル崩壊に対処。
• •認知的な制約のシミュレーションを提案。
• •LLMの堅牢性の向上を目指す。