事前学習の最大の強みは、A. 膨大なデータ量があり、B. 事前学習にどのようなデータを入れるべきかを深く考える必要がないことです。事前学習は非常に自然なデータであり、人間の行動、つまり思考や特徴の多くを含んでいます。まるで人間がテキストに投影した世界全体のようなもので、事前学習は膨大なデータを用いてそれを捉えようとします。

事前学習は、モデルが事前学習データをどのように利用しているかを理解するのが非常に難しいため、推論が非常に困難です。モデルが間違いを犯すたびに、事前学習データによって裏付けられていない何かが偶然に生じた可能性はあるでしょうか？「事前学習による裏付け」というのは曖昧な表現かもしれません。これについて、もっと有益なことを付け加えられるかどうか分かりません。事前学習に人間が類似するものはないと思います。