アクセシビリティ

LLMの限界と課題：アクセシビリティ、情報の鮮度、推論の透明性

最先端LLMは多言語タスクで強力な性能を発揮する一方で、点字翻訳のような構造的に制約のあるアクセシビリティ重視のモダリティでは課題を抱えています。また、金融分野などリアルタイム性が求められる場面では、モデルの学習データによる情報の鮮度（ルックアヘッドバイアス）が問題となることが指摘されています。