大規模言語モデル(LLM)はインターネットなどの広範囲なテキストデータを学習しており、膨大な知識が蓄えられています。

　LLMの知識ベースは、ニュース記事、学術論文、ウェブページ、書籍、フォーラムの投稿など、多岐にわたる情報源から構成されています。これにより、LLMは一般的な知識、文化、社会、科学、テクノロジーなど、幅広い分野にわたる質問に答える能力を持ちます。

　しかし、LLMの知識にはその学習データの時点で限界があります。最新のイベントや最近の発展については、トレーニングデータセットに含まれていないため、情報が古くなる可能性があります。さらに、LLMは直接的な経験や現実世界の感覚情報に基づく知識を持たないため、そのような文脈での理解や応答には制限があります。また、LLMの知識はデータの質に大きく影響を受けるため、誤った情報やバイアスを含むデータを学習させるとLLMの性能を下げる可能性があります。