この記事では、大規模言語モデル（LLM）が自然言語処理（NLP）タスクでの利用が増加している中で、その性能の向上と不正確な結果の自動検出が重要であることが述べられています。特に、限定されたラベル付きデータセットに依存しない手法として提案された「変態テスト（MT）」が紹介されています。MTは、関連入力の出力間の関係を定義する「変態関係（MRs）」を利用し、明示的な基準無しで不正確な動作を暴露する手法です。著者たちは、NLPタスクに対して191のMRを収集し、その中から36のMRを選び約560,000件のテストを実施しました。結果は、LLMに対するMTの可能性と限界を明らかにしています。この研究は、LLMの開発とテストにおける新たなアプローチの一環として重要であると考えられます。