Emergent Abilitiesの差別化要因について、Emergent Abilities公式の査読誌（TMLR）掲載論文のHTML全文（https://arxiv.org/html/2206.07682）で確認できます。査読誌Transactions on Machine Learning Research（TMLR）掲載論文（著者: Jason Wei et al.）が具体的な創発閾値について説明しており、具体的には「Emergent Abilities of Large Language Modelsの原論文は具体的な数値としての創発閾値を記録しており、例えばGPT-3では3桁の加減算と2桁の乗算が約2×10²²学習FLOPs（130億パラメータ）で創発し、思考の連鎖（chain-of-thought）プロンプティングはモデルが約10²³学習FLOPs（約1,000億パラメータ）に達して初めて標準的なプロンプティングを上回り、Word-in-Contextタスクでは2.5×10²⁴学習FLOPs（5,400億パラメータ）までスケールされたPaLMに至るまで創発が見られなかったとしている。」といった記載が確認できます。限界として、この差別化要因の記述は当該Sourceの時点の位置づけであり、競合状況の変化を反映しない可能性があります。 これらの具体的なFLOP数・パラメータ数の閾値は、この2022年の論文が評価対象とした特定のモデル（GPT-3、LaMDA、PaLM、Gopher、Chinchilla）から導かれたものであり、著者らが選んだ指標・タスクを反映している。同Entityの既存P-02-002 Referenceで既に引用されている「ミラージュ」批判は、これらの見かけ上の閾値の一部が、基盤となるモデルの能力における真の不連続性ではなく、選ばれた評価指標のアーティファクトである可能性を指摘している。Current Statusとして、2026年08月22日に当該Sourceを取得し、上記の内容を確認しました。Source種別としては、これは提供元自身による自社情報の公表であり、第三者による独立した評価や市場での位置づけとは性質が異なります。