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4. 特例と拡張
マルチモーダルモデル: 画像や音声を含むマルチモーダルLLM（例：CLIP、DALL-E）は、視覚や聴覚データとテキストを結びつけることで、部分的に現実世界に「グラウンディング」する可能性がある。この場合、写像的関係がテキストを超えて感覚データに拡張されるが、依然として完全な現実との写像ではない。
ドメイン特化モデル: 特定の分野（例：医学、法律）向けにチューニングされたLLMは、専門用語の意味が文脈で一意に決まり、特定の現実（例：医療行為）に近似的に対応する。ただし、これもデータ依存であり、現実そのものへの写像ではない。
5. 結論
大規模言語モデルは、言葉の意味が文脈で一意に決まる場合、テキストデータ内での意味の対応関係を扱いますが、世界（現実）と言葉の間に直接的な写像的関係を措定していません。LLMの「一意な意味」は、学習データ内の統計的パターンに基づくものであり、現実世界の対象や事象との完全な一対一または多対一の写像を構築するわけではありません。これは、LLMがテキストに依存し、現実世界に直接アクセスしないためです。