なぜLLMは賢いのか？カギはソロモノフ帰納法？　#51

なぜLLM（大規模言語モデル）はこれほどまでに賢いのか？本回では、WanとMeiの論文「Large Language Models Are Approximate Solomonoff Inducers」に基づき、LLMの驚異的な汎化能力の理論的な背景を解き明かします。鍵となるのは、アルゴリズム情報理論と「ソロモノフ帰納法」。LLMは損失最小化を通じてプログラム長の最適化、すなわちソロモノフ事前分布の近似を実現しているという視点を掘り下げ、in-context learningやfew-shot学習、スケーリング法則といった現象の共通フレームワークも提示されます。加えて、予測信頼度の低いサンプルを優先する新たなfew-shot選定戦略の提案・検証にも注目です。▼参照https://arxiv.org/abs/2505.15784▼運営Edge Works株式会社https://edge-works.ai