LLMがニッチな知識で壮絶に失敗：ブラキオサウルスのケーススタディ

ブログ記事は、専門知識を扱う際の巨大言語モデル（LLM）の重大な欠陥を明らかにしています。ブラキオサウルス属の分類体系を例に、関連する質問への回答におけるChatGPTの重大な誤りを示しています。これらの誤りは、単なる事実上の不正確さではなく、欺瞞的にありそうに聞こえる方法で提示されています。これは、LLMが全知全能ではないこと、そして堅牢なデータのサポートがない分野ではその出力は信頼できないことを強調しています。ユーザーは、真偽を見分けるために専門知識を必要とします。著者は、LLMの出力を盲目的に信頼しないように警告し、回答を確認することを推奨しています。