超大規模言語モデルへの依存が超微細粒度エンティティ理解に対して持つ潜在的制限事項は何ですか？
大規模言語モデル（LLM）への依存はいくつかの制限事項を引き起こす可能性があります。まず第一に、LLMは訓練データから学習されるため、トレーニングデータ内で表現されている範囲外または未知のエンティ テ ィ ー の 理 解 を 困難 と し ま す 。さ ら に LLM の 言 語 知 識 の 汎 化 性 も 制約 を 引き起こす場合があります。特定ドメインや業界固有の微細粒度情報を十分理解する能力が不足している可能性があります。加えて、LLM自体が計算資源や推論時間面でも制限されており、「過学習」や「パラメータ爆発」なども問題となり得ます。