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AI生成テキストの検出の課題

AIによる文章や投稿の執筆支援技術は、今やあらゆるところに存在しています！ChatGPTは、言語ベースのAIの様々な応用を開放し、コンテンツ生成のあらゆる形態にAIを利用することが可能です...

このAI論文では、COVEメソッドを紹介しています自己検証を通じて言語モデルの幻覚に取り組むための革新的なAIアプローチです

大量のテキストドキュメントからなるコーパスは、大規模な言語モデル（LLM）を訓練するために使用され、モデルのパラメータ数が増えるにつれて、閉じられたブックQAなどのタスクのパフォーマンスが向上することが示されています。さらに、大きなモデルはより正確な事実の声明を生成できます。訓練コーパスでは比較的まれに現れる最大のモデルでも、よりよく知られていない胴体や尾の分布の事実では、失敗することがあります。モデルに欠陥がある場合、彼らは一般的に現実的に見える代替の回答を生成します。単に未来の単語を予測するだけでなく、最近の言語モデリングの研究は、推論力にどれだけ優れているかに集中しています。自己批評を通じて最初に内部の思考や推論の連鎖を構築し、それから元の応答を変えることで、推論の課題でのパフォーマンスを向上させることができます。 Meta AIとETH Zurichの研究者は、この論文で提示された作業中の幻覚を軽減するために、言語モデルに基づいた推論がいつ、どのように適用されるかを調査しています。彼らは”Chain-of-Verification（CoVe）”という方法を作成し、初期のドラフト回答が与えられた場合、まずその効果を評価するために検証の質問を計画し、それからその質問に順番に答えて改善された回答を生成します。研究は、独立した検証の質問に提供される事実が通常は初期の長文応答よりも正確であることを示し、全体の回答の正確さを向上させています。チームは、リストベースのクエリ、閉じられたブックQA、および長文コンテンツの作成を含むさまざまな活動について、この方法の変種を探求しています。基準の言語モデルの代わりに、彼らはまず左から右にフルな検証チェーンを作成する組み合わせた方法を提供し、パフォーマンスを向上させ、幻覚を減らす効果があります。一方、彼らの生成において現在の幻覚に意識を払うモデルは、頻繁に幻覚を繰り返します。研究者は、状況に応じて検証チェーンのステージを最適化するために、要素分解の変種を導入しています。結果は、これらの要素分解の変種が検討対象の3つのタスクでさらなるパフォーマンスの向上を示しています。チームはまた、検証質問に答える際にモデルが前回の回答に注意を払わないようにすること（分解CoVe）により、同じ幻覚を繰り返す可能性を減らすことを示しました。全体として、このアプローチは元の言語モデルの応答に比べて、同じモデルに自分自身について考えるように求めるだけで非常に優れたパフォーマンスの向上を提供します。検証実行ステップでの取得の拡張などのツールの適用能力をCoVeに与えることは、さらなる利点につながる、この研究の論理的な拡張です。

「言語復興のための生成型AI」

はじめに言語は単なるコミュニケーション手段ではなく、文化、アイデンティティ、遺産の保管庫でもあります。しかし、多くの言語が絶滅の危機に直面しています。言語の再活性化は、このトレンドを逆転させることを目指し、生成AIがこの取り組みにおいて強力なツールとなっています。言語の再活性化は、絶滅危惧種の言語や文化遺産を保存するために不可欠です。生成AIは、その自然言語処理の機能を活用して、この使命に大きく貢献することができます。このガイドでは、以下について探求します：言語再活性化のための生成AIの使い方実践的なPythonの実装音声合成、テキスト生成、評価の学びこの記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。言語再活性化の理解言語再活性化は、絶滅または休眠状態にある言語を復活するための取り組みを指します。言語の文書化、教育、言語リソースの作成などを包括します。 AI言語再活性化の理解には、人工知能が絶滅危惧種の言語を保存および再活性化するための変革的な潜在能力を認識することが含まれます。特にGPT-3のような自然言語処理（NLP）モデルのように、AIシステムは言語を理解し、生成し、翻訳することができるため、それらは文書化や伝達危機にある言語の教育において非常に貴重なツールとなっています。これらのAI駆動の取り組みにより、大規模な言語コーパスの作成、自動翻訳サービスの提供、さらには対話形式の言語学習アプリケーションの作成が可能となり、言語再活性化がよりアクセスしやすくなります。さらに、AIは文化に配慮したコンテンツの作成にも貢献することができ、言語と遺産とのより深いつながりを育むことができます。AI言語再活性化における微妙な課題と機会を理解することで、関係者は技術を活用して言語のギャップを埋め、若い世代を巻き込み、これらの言語が繁栄することを保証することができます。最終的には、AI言語再活性化は、言語学者、コミュニティ、技術者が協力して言語の多様性を守り、絶滅危惧種の言語によってエンコードされた人類の文化の豊かな織物を保存するための多様な取り組みとなります。生成AIと自然言語処理深層学習によって推進される生成AIは、人間のようなテキストの理解と生成が可能です。自然言語処理（NLP）は、コンピュータが人間の言語を理解、解釈、生成するための技術に焦点を当てています。言語コーパスの構築生成AIを適用する前に、十分な言語データセットが必要です。このセクションでは、AIアプリケーションのために言語データを収集、整理、前処理する方法について説明します。 PythonとGPT-3によるテキスト生成 OpenAIのGPT-3は、人間のようなテキストを生成するパワフルな言語モデルです。OpenAI APIのセットアップ方法と、対象言語でテキストを生成するためのPythonの実装を案内します。 # PythonコードによるGPT-3を使ったテキスト生成import openai# OpenAI APIキーのセットアップapi_key…

「EコマースにおけるLLMSを使用したカスタマイズされたマーケティングコピーライティング」

紹介技術革新と急速なデジタル化によって定義される時代において、Eコマースは現代のビジネスの基盤となっています。グローバルな到達性と成長の可能性により、オンライン小売業は消費者の行動と期待を再定義しています。無数の製品やサービスが競合するデジタルマーケットプレイスにおいて、効果的に顧客とつながる能力がますます重要になっています。大規模な言語モデル（LLM）によって再定義された「Eコマース革新：大規模な言語モデルの役割」の世界へようこそ。この記事では、大規模な言語モデルがEコマースの景色に与える変革的な影響について取り上げます。人間のようなテキストの理解と生成が可能な洗練されたAI駆動のシステムは、ビジネスが顧客との関わり方、マーケティング戦略の適応、オペレーションの最適化を再構築しています。顧客との対話の向上や製品のパーソナライズされた推奨、カスタマーサポートの効率化、高度な自然言語処理を使用した検索の実現など、記事ではLLMをEコマースのエコシステムに展開する際の利点、課題、倫理的な考慮事項にも光を当てます。学習目標大規模な言語モデルの基本的な理解とその能力、またEコマースマーケティングを変革する役割の開発大規模な言語モデルがEコマースマーケティング戦略にシームレスに統合され、パーソナライズされたコンテンツ作成とエンゲージメントを推進する方法の発見 LLMを使用したEコマースマーケティングの具体的な利点について、顧客のエンゲージメント向上からコンバージョン率の改善までを探求マーケティングにLLMを導入する際の潜在的な課題と倫理的な考慮事項（プライバシーの懸念やコンテンツの品質など）の調査 Eコマースビジネスがカスタマイズされたマーケティングコピーライティングに効果的にLLMを活用する実際の事例について見識を得て、自身の戦略に役立つ実践的なアドバイスを得る進化する技術とその業界への潜在的な影響を考慮し、EコマースマーケティングにおけるLLMの将来を展望するこの記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。生成型AIの概要生成型AI、しばしば大規模な言語モデル（LLM）と呼ばれるものは、広範なテキスト、書籍、記事、ウェブサイトから知識を吸収し、広大な図書館で学ぶ熱心な学習者のような存在です。その熱心な存在は、出会うさまざまな情報を理解し解釈するための時間を費やします。この没入型学習プロセスを通じて、LLMはさまざまなテーマに対して非常に知識があり、私たちの献身的な読者が多数のトピックに通じたようになります。質問に答えたり、論理的な対話を行ったり、吸収したテキストの膨大なコーパスに基づいて意味のある説明を提供することができます。 LLMの作業方法は、本やウェブサイト、記事などを含む広範なテキストの集合体に没頭することであり、それが仮想図書館となります。LLMはこの情報の海に没入し、単語の構造や文章の構成の複雑さを解明し、意味を識別し、単語や文章のつながり方を理解します。完全に訓練されると、LLMは、受け取った入力に基づいて応答を生成し、説明を提供し、対話することができるインテリジェントなコンピュータプログラムとして現れます。文脈を理解するという注目すべき能力を持ち、一貫して文脈に即したテキストを生成します。業界で注目されている大規模な言語モデル（LLM）大規模な言語モデル（LLM）の急速な発展の中で、いくつかの傑出したモデルが注目されています。これらのモデルは自然言語処理技術の最先端を代表し、さまざまな業界でさまざまな応用に使用されています。これらの注目すべきLLMを比較することで、それぞれのモデルのユニークな特徴、強み、専門領域を理解することができます。これらのモデルの違いを調べることで、それぞれのLLMの潜在的な適用範囲と特定の課題についての洞察を得ることができます。この比較により、各LLMの能力と制約についての理解が深まり、ビジネスや研究者が特定のニーズと目標に最適なモデルを選択するのを支援します。 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3） 2020年に発表され、OpenAIによって開発されたGPT-3は、LLMの景色で真の巨人として浮上しました。その特徴はその大きさと深さにあり、驚異的な1750億のパラメータを持っています。この充実したトレーニングにより、GPT-3は人間の品質に驚くほど近いテキストを生成することができます。ビジネスにとってさらに利用しやすいのは、Microsoftとの提携により、GPT-3が広く利用可能になったことです。その中でも特筆すべきアプリケーションには、非常に人気の高いAIチャットボットのChatGPTがあります。さらに、GPT-3にはパブリックAPIが備わっており、さまざまなアプリケーションやシステムにシームレスに統合することができます。…

「マイクロソフトのこのAI論文では、生物医学、ファイナンス、法律のパフォーマンス向上のため、人間の読解能力を模倣した言語モデルのトレーニングに新しいアプローチが紹介されています」

特定のドメインにおいて、汎用の大規模言語モデル（LLM）が飽和したため、ドメイン固有の大規模言語モデルが登場しました。既存の手法は3つの主要なカテゴリに分類することができます。最初の手法では、汎用のコーパスとドメイン固有のコーパスの組み合わせを使用してモデルをゼロから構築します。これによりドメイン固有のLLMが自然に生成されますが、大量の計算とデータが必要となり、深刻な問題が発生します。2番目の手法はより経済的であり、監督付きデータセットを使用して言語モデルを改善します。しかし、すべてのドメイン固有の活動に利用できるドメイン知識を適切に調整されたLLMがどれほど理解できるかが問題となります。3番目の手法では、回復したドメイン情報を用いて一般的な言語モデルに動機付けを与え、直接的な改善ではなくLLMそのものの応用と見なすことができます。マイクロソフトの研究者は、特定のドメインのコーパスに対してドメイン適応型の事前学習、またはドメイン固有の自然言語処理モデルをカスタマイズするための継続的な事前学習が有用であると考えています。ドメイン固有の知識と広範な能力を組み合わせることで、この手法はドメイン固有の活動に利益をもたらし、同時にコストを削減します。これは、継続的な事前学習が広範な生成モデルにとっても同様に有利かどうかを調査する彼らの研究を推進しています。バイオロジー、ファイナンス、法律の3つのドメインで予備実験を行い、生のコーパスへのさらなるトレーニングがプロンプトの性能を大幅に低下させつつ、微調整評価と知識探索テストに対する利益を維持することを発見しました。これにより、ドメイン適応型の生のコーパスを使用した事前学習は、LLMにドメインに関する知識を教える一方で、プロンプトの能力を損なう結果となります。図1は読解テキストの簡略な例を示しています。生のテキストの後には、サマリー（紫）、単語からテキスト（青）、自然言語推論（赤）、常識的な推論（青緑）、類似文検出（黄）、テキスト補完（緑）など、それに基づいて構築された複数のタスクが続きます。彼らは、大量の生のコーパスを読解テキストに変換するための明快なアプローチを提供し、ドメイン固有の知識を利用してプロンプトの性能を向上させます。図1に示されているように、各生のテキストには、トピックに関連するいくつかのタスクが付属しています。これらの演習は、元のテキストのコンテキストに応じて、モデルが自然言語でのクエリに対応する能力を継続的にサポートすることを目的としています。さらにプロンプト能力を向上させるために、彼らは読解テキストに対してさまざまな一般的な指示を提供します。彼らのバイオロジー、経済学、法律におけるテストは、彼らの手法がさまざまなドメイン固有のタスクにおけるモデルの性能をどれほど向上させるかを示しています。彼らは最終モデルをAdapted Large Language Model（AdaptLLM）と呼びます。将来的には、このプロセスを拡大し、新たなドメイン全体のジョブの拡大するキャンバスに追加することを計画しています。結論として、彼らの貢献は次のとおりです：・大規模言語モデルに対する継続的な事前学習に関する調査において、ドメイン固有の生のコーパスでモデルをトレーニングを続けることにより、ドメイン知識を提供する一方で、プロンプトの能力が著しく低下することが分かりました。・プロンプトの能力を維持しながらドメイン知識を効率的に学ぶために、彼らは大規模な生のコーパスを読解テキストに自動的に変換する明快な手法を提案します。彼らのテストは、バイオロジー、ファイナンス、法律の3つの異なる分野でモデルのパフォーマンスを定期的に向上させることを示しています。

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AI生成テキストの検出の課題

このAI論文では、COVEメソッドを紹介しています自己検証を通じて言語モデルの幻覚に取り組むための革新的なAIアプローチです

「言語復興のための生成型AI」

「EコマースにおけるLLMSを使用したカスタマイズされたマーケティングコピーライティング」

「マイクロソフトのこのAI論文では、生物医学、ファイナンス、法律のパフォーマンス向上のため、人間の読解能力を模倣した言語モデルのトレーニングに新しいアプローチが紹介されています」

「ウィキペディアの知識を持つエージェントを備えたLLaMa 2を作成する」

ラングチェーン101：パート2ab （大規模な言語）モデルについて知っておくべきすべて

「検索増強生成によるAIの幻覚の軽減」

「自然言語処理の解説：自然言語処理の基礎と技術を初心者向けに紹介するガイド」

「ゼロからLLMを構築する方法」

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