エラーコンプリヘンション

エラーアンダースタンディングは、リーズニングのサブタスクで、大規模言語モデルが間違った予測を行った理由を特定し、分析することに焦点を当てています。このタスクでは、モデルの出力を系統立てて評価し、特定のシナリオにおけるモデルの制限やバイアスを明らかにすることで、モデルの最適化に科学的な根拠を提供します。これらのエラーを理解することで、モデルの精度と信頼性が向上し、実世界でのパフォーマンスが向上します。