大規模な言語モデル（LLM）は、人工知能（AI）の技術を構築するプログラムであり、テキストを読んで応答を生成する機能を持っています。これらは、例えばチャットボットなどに活用され、巨大なデータ量を解析し、
言葉や文章を「学習」することで、人間のように聞こえるテキストを生成します。しかしLLMは、訓練データに内在する偏見をそのまま学習してしまうことがあり、結果としてAIのジョブスクリーニング技術などにそのバイアスが反映されることがあります。
LLMが実際に生成する応答は、確率に基づいてトークン（単語や語の一部）ごとに構築されます。しかし、これらのAIツールは真実や正確さの概念を理解せず、情報を検証する能力にも限界があります。
それでも、訓練を通じて得た「経験」により、文脈に応じた単語の意味を判断することは可能です。
人間は経験を通じて様々なパターンを瞬時に捉えることができますが、LLMもある程度この点を模倣するものの、人間の感情や感覚を理解することはできません。
そのため、このようなLLMの限界を認識し、人間らしく聞こえるとしても、真の理解が欠けていることを忘れずに扱うことが重要です。
出典 : Scientists Say: Large language model https://www.snexplores.org/article/scientists-say-large-language-model-definition-pronunciation
