事前学習済み言語モデルが社会科学研究のタスクで高い精度
学術論文公開サイトarXivが2026年10月14日(現地時間)付けで発表した論文によると、ノア・ダサナイケ (Noah Dasanaike) 氏が、事前学習済み言語モデル（Pre-Trained Language Models）が社会科学研究におけるレコードリンケージおよび氏名からの人口統計学的推論のタスクを、タスク固有の訓練を必要とせずに正確に実行できることを示した。これは、これらのタスクで通常必要とされる、取得が困難または高コストなラベル付き訓練データへの依存を低減する可能性を提示している。