この記事では、大規模言語モデル（LLM）研究における10の課題について考察します。具体的には、幻覚の低減と測定、コンテキスト長の最適化とコンテキスト構築、他のデータモダリティの統合、LLMの速度向上とコスト削減、新しいモデルアーキテクチャの設計、GPU代替策の開発、エージェントの可用性向上、人間の好みからの学習能力の向上、チャットインターフェースの効率化、非英語言語向けのLLM構築などが含まれます。その中で、幻覚の低減とコンテキスト学習は、現在最も注目されている2つの分野と言えるでしょう。マルチモーダル、新しいアーキテクチャ、GPU代替策も大きな可能性を秘めています。全体として、LLM研究は急速に発展しており、あらゆる方向で活発な探求が行われています。