Lidia Perska生成AIの台頭する影響
ChatGPTなどのツールの名声により、生成AIは注目を集めています。これには、テキストや画像、ビデオ、コード、音声、分子構造など、さまざまな形式のコンテンツを作成する驚異的な能力を持つニューラルネットワークが関与しています。
LLMsの理解
巨大なデータ量を用いて教師なし学習または半教師あり学習によりトレーニングされた大規模言語モデル（LLMs）は、言語処理技術の最前線に立っています。有名な例には、OpenAIのGPT-4、フランスのMixtral 8x7B、MetaのLlama-3があります。
トークンの概念
AIの領域では、トークンは音節から完全な単語や文字まで何でも表す可能性があり、生成AIにおける言語表現とタスク学習の基本的な構成要素として機能します。アルゴリズムによって、テキストはこれらのトークンに分割されます。
プロンプトの役割
プロンプトとは、本質的にモデルへの入力であり、それがコマンド、クエリ、または質問である可能性があります。モデルが包括的に理解する言語で表現されている必要があります。
AI幻覚の対処
生成AIの「幻覚」とは、正確でないもしくは捏造された応答の提供を指し、例えば存在しない財務数字を引用したり、架空の用語の説明を作り出したりすることがあります。
オープンソースモデルの論争
AIのオープンソースモデルは、構造、パラメータ、データトレーニングの詳細を公開することが争点となっており、このようなモデルは透明性を高め、ビジネスに適応しやすく設計されています。
RAGテクニック
検索拡張生成（RAG）は、特定のデータベースにモデルを結びつけることでLLMを向上させるもので、これは主に企業専用のものです。これにより、モデルのドメイン固有の語彙を豊富にし、正確な文書検索ツールの開発で頻繁に使用されます。
高度なファインチューニング
ファインチューニングは、特定のタスク向けにLLMを新しいデータセットでトレーニングする緻密なプロセスを表しており、これはしばしば追加のビジネス固有情報を必要とするため、RAGよりも複雑かつ高価な手法です。
[b]生成AIの台頭する影響[/b]
生成AI技術はエンターテイメント、ヘルスケア、教育などさまざまな分野で深い影響を持つ幅広い応用を持っています。創造の側面の外においても、これらのモデルは分子構造のシミュレーションを通じて薬物発見において潜在力を持ち、医薬品研究のペースを加速し、より個別化された医療アプローチをもたらす可能性があります。
LLMsの理解
LLMsは継続的に発展しており、これらのモデル内での倫理的な使用とバイアスの危険について重要な議論がなされています。人間が生成したコンテンツから取られた多大なデータでトレーニングされるため、これらのモデルはトレーニングデータに存在するバイアスを無意識に引き継ぐことがあります。また、言語モデルのトレーニング時には個人情報が含まれている場合、プライバシーに関する懸念を考慮することが重要です。
トークンの概念
トークン化の効率は、生成AIのさまざまな言語と文脈におけるパフォーマンスや適用の影響が大きい。概念的には単純であるが、トークン化アルゴリズムの設計と実装は複雑であり、生成モデルの出力に大きな影響を与えます。
プロンプトの役割
生成AIモデルとの効果的なコミュニケーションには、提示がどのように構造化されるかを理解し、希望する出力を引き出すための課題があります。最良の結果を得るためには、反復テストと学習が不可欠であり、専門的なトレーニングやユーザーインターフェイスの必要性が示唆されます。
AI幻覚の対処
幻覚を減らす技術は研究の重要な分野であり、生成AIの開発者やユーザーがこの制約を認識することが重要です。幻覚を減らすための手法には、促進戦略の注意深い設計、保護策の実装、モデルの継続的な更新などがあります。
オープンソースモデルの論争
AI開発のオープンソース手法はイノベーションを促進し、技術へのアクセスを民主化する一方で、強力なモデルに容易にアクセスできることからAI技術の悪用の懸念が生じています。これには、偽のコンテンツやディープフェイクを生成するためにAIを使用することで誤情報を拡散することが含まれます。
RAGテクニック
RAGは特定のタスクのLLMの性能を大幅に向上させる可能性がありますが、プロプライエタリのデータベースの内容に基づくバイアスを導入し、インデックスされた情報の新鮮さと正確さによって制限される可能性があります。
高度なファインチューニング
コンピュテーショナル、データ取得費用の関係で、高度なファインチューニングは小規模組織では時に手の届かないものです。これにより、最先端のAI技術の公正な利用可能性に関する疑問が生じます。さらに、ファインチューニングされたモデルは特定のデータにオーバーフィットしてしまい、一般化能力を失う可能性があります。
生成AIの利点と欠点：
利点：
– 創造的プロセスの自動化を可能にし、時間とコストを削減します。
– コンテンツ作成や製品推薦などのアプリケーションにおいて個人化や関連性を向上させることができます。
– 科学的研究の発見プロセスを支援し、革新のスピードを加速させる可能性があります。
欠点：
– 誤情報やディープフェイクを生成する潜在的な悪用の可能性を作り出します。
– トレーニングデータに存在するバイアスが根付いて広まる可能性があります。
– 環境への懸念に貢献することが多い、大規模な計算リソースが必要となります。
人工知能とその発展に関する詳細情報をご希望の場合は、OpenAIやDeepMindなどの主要な研究機関や企業のウェブサイトをご覧いただけます。たとえば、最新のAI技術や研究に関する情報は、OpenAIやDeepMindをご覧ください。
