大規模な言語モデル（LLM）は、トレーニングされたデータセットで見られるものと似ていないタスクで苦労していることは事実ですが、LLMがデータセット内のどこかに存在すると生成するすべてのデータを考慮することは正確ではありません。実際、彼らが生成するシーケンスのほとんどすべては、下の概念の何らかの理解を推測するデータの負荷の融合です。しかし、これが緊急の知性に相当するという考えは、より多くの研究が必要であり、その質問に答えることの難しさは、人間の知性や意識を定義できないことにもあります。
While it is true that Large Language Models (LLMs) struggle on tasks that are not similar to any seen in the dataset they were trained on, it's not accurate to consider all data that LLMs generate as existing somewhere inside their datasets. In fact, almost all of the sequences they produce are some amalgamation of loads of data that infer some sort of understanding of the concepts beneath. The idea that this equates to emergent intelligence, however, needs much more study, and the difficulty of answering that question also lies in our inability to define human intelligence or consciousness.