LLM：精度の幻想 - 正確性と実用性のバランス

この記事では、大規模言語モデル（LLM）のデータ検索における限界を探っています。OpenAIのDeep Researchを例に、正確なデータが必要な問題を扱う際の不正確さを指摘し、OpenAI自身のマーケティング資料にも食い違いがあることを示しています。著者は、LLMは曖昧なクエリ処理には優れていますが、正確なデータ検索ではパフォーマンスが劣り、確率モデルであることから必然的なものだと主張しています。LLMは効率向上に役立ちますが、予測不可能なエラー率が、LLMに依存するアプリケーションの構築を複雑にしています。著者は、LLM分野は競争が激しく、参入障壁がなく、将来の方向性はまだ不確実だと結論づけています。