最近の研究で、GPT-4が視覚認識の課題において不十分な結果を示したことが分かりました。その原因は、課題で使用された画像がトレーニングデータセットで非常に一般的だったため、GPT-4が真の視覚認識能力ではなく、記憶を頼りに解答した可能性があるからです。これは、大規模モデルが特定のタスクで優れた性能を示す場合でも、慎重な評価が必要であり、トレーニングデータセットでの成功を基にモデルの汎化能力を過大評価してはならないことを示しています。モデルの汎化能力と敵対的サンプルに対する堅牢性の向上は、現在の重要な研究課題の一つです。同時に、トレーニングデータセットのみでモデルをテストすることの危険性にも注意する必要があります。モデルの汎化能力をより正確に評価するには、より広範なサンプルを用いて検証することが不可欠です。