東京大学の研究によると、GPT-4は文字がめちゃくちゃに並べ替えられた文章でも、驚くべき復元能力を示し、他の大規模言語モデルを大きく凌駕することが分かりました。
特に、「Scrambled Bench」という専用のテストベンチマークを用いた実験では、文字が完全にランダムに並べ替えられた状態でも、GPT-4の文章復元率と正確性は他のモデルをはるかに上回りました。
さらに、GPT-4は単語の分割（分かち書き）においても優れた性能を示しており、研究者たちの注目を集めています。
この研究は、GPT-4が文字列の乱れに強く、ノイズに影響されにくく、単語分割にも優れていることを示しており、自然言語処理モデルの動作原理を理解する上で重要な示唆を与えます。
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