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Write Like It's 1866: LLMs Relearn Telegraphese
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大規模言語モデルがトークン圧縮のために電報体を再学習しているということは、コスト圧力の下で開発者がプロンプトのスタイルや出力エンコーディングの最適化を通じて従来の自然言語の冗長性を回避し、情報密度を損なうことなくコスト削減と効率化を図ろうとしていることを意味する。
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