どのようにして言語モデルが未知の値に適合することができますか？
この研究では、言語モデルを未知の価値（具体的にはESG評価基準）に適合させるために複数の戦略を採用しています。まず、In-Context Learning（ICL）では、望ましい振る舞いを示す例示物を提供し、推論中にパターンを抽出して一般化します。Chain-of-Thoughtアプローチは、タスク解決時に中間推論ステップの系列を生成するようモデルを導くことであり、Prompt Engineeringは特定の行動や出力形式に従うようモデルを整備することです。これらの戦略はGPT-4などの最新言語モデルが未知ガイドラインと近似する能力を強化し、ESG基準への対応性向上や複雑なパターン識別能力を示す可能性があることが実証されています。