IT Houseの8月18日のレポートによると、AIモデルのサイズがますます肥大化するにつれ、一部の研究チームは「大規模なLLM言語モデル」に代わる、より効率的で小型の専用モデルを提唱し始めているという。 「Nature」誌は、OpenAI の ChatGPT が技術界の新たな寵児であると述べましたが、ChatGPT は導出が必要な数学的問題に遭遇すると、しばしば間違いを犯します。 ChatGPT は正しい答えを与えることもありますが、モデルは依然として間違った答えを返す可能性が高くなります。同誌が公式に実施した早期導出能力テストでは、ChatGPTはアメリカの中学校レベルの数学問題集の26％しか正解できなかった。また、「Nature」誌は、2022年6月にMinervaと呼ばれるGoogleの専用数学計算モデルが「大きな言語モデルでは数学を計算できない」という業界の見方を打ち破り、Minervaが数学の問題の50％に正答したと報じている。これに関して、「ネイチャー」誌は、ミネルバモデルの結果は、大規模なAIモデルをトレーニングすることが「論理問題」を解決する正しい方法ではないという研究チームの長年の疑惑を裏付けるものであると主張した。