Search Results 大規模な言語モデル

チャットGPT vs Gemini：AIアリーナでのタイタン同士の激突

はじめに人工知能の世界では、GoogleのGemini AIとOpenAIのChatGPTの2つの巨人の間で魅惑的な一戦が繰り広げられています。ChatGPTは注目を浴びていますが、Gemini AIは静かに強力な武器を作り上げ、攻撃の瞬間を待っていました。そして、その瞬間がやってきて、驚くべきベンチマークの連続がAIの世界の基盤を揺るがすことになりました。Googleは過去1年間、OpenAIのChatGPTが世界を席巻するのを静かに見守ってきました。しかし今、Googleの輝く番です。画期的なAIモデルであるGeminiの登場により、GoogleはAIの競技場に進出するだけでなく、それを再定義しようとしています。AIの世界でのタイタン同士の激突、ChatGPT対Geminiについて掘り下げてみましょう。 GoogleのCEOであるSundar Pichaiは、Geminiのリリースにより「新たなAIの時代」の到来を大胆に宣言しました。Geminiは最も高度な大規模言語モデル（LLM）であり、優れた「推論能力」を誇っており、複雑な問いにもより正確かつ深い理解で取り組むことができます。これにより、他のAIモデル（Google自身を含む）が抱える「幻覚」のリスクを最小限に抑えます。この飛躍的な進歩により、知的かつ微妙な思考プロセスが可能な新世代のAIが道を切り拓かれます。 Geminiの異なるバージョン Geminiはデータセンターからモバイルデバイスまで効率的に実行するように設計されています。これにより、開発者やあらゆる規模の企業が簡単に製品やサービスにAIを統合することができます。 Gemini Ultra Gemini Pro Gemini Nano Geminiの最も重要で強力なバージョンは、科学研究や薬物発見などの複雑なタスクに向けて設計されています。この最も強力なバージョンは現在一般公開されていません。Googleは2024年にリリースすることを発表しましたが、具体的な日付はまだ発表されていません。これはChatbotsやバーチャルアシスタント、コンテンツ生成など、さまざまなタスクに拡張可能なGeminiの最良のバージョンです。このモデルはBard（ぜひ試してみてください）の基盤となっており、2023年12月13日からGoogle Generative AI StudioまたはVertex AI in Google Cloudを介して開発者やエンタープライズのお客様が利用できるようになります。これはモバイル電話やスマートホームデバイスなどのデバイス上で実行するために設計された、最も効率的なGeminiのバージョンです。この軽量バージョンは現在、Pixel…

「つながる点 OpenAIの主張されたQ-Starモデルの解明」

「OpenAIのQ-Starを解明：人工汎用知能（AGI）への飛躍の噂CEOドラマに飛び込んで、Q-Starの役割を疑うQ学習、AlphaZero、またはLLMsの潜在的なシナジーを探求Q-StarがAIの推論をどのように強化するかを学ぶLLMの限界とデータの課題を明らかにするこの短い読み物は、AIの未来についての考えを刺激する、つながりを見つける」

一緒にAIを学ぶ – Towards AI コミュニティニュースレター第4号

おはようございます、AI愛好者の皆さん！今号では、Activeloopと共同で取り組んでいる大規模な言語モデル（LLM）のパフォーマンス向上に関する新しいビデオを共有しますこのビデオではさまざまな…

「大規模言語モデルの微調整方法：ステップバイステップガイド」

2023年、アルパカ、ファルコン、ラマ2、およびGPT-4のような大規模言語モデル（LLM）の台頭は、人工知能の民主化の傾向を示しています

このAI研究は、大規模言語モデルにおける不誠実さのメカニズムを明らかにする：プロンプトエンジニアリングとニューラルネットワーク分析に深く没入する

大規模な言語モデル（LLM）の理解とその正直な行動の促進は、これらのモデルが成長し、社会に広く受け入れられるようになったため、ますます重要となっています。研究者らは、スケーラブルなディスインフォメーション、操作、詐欺、選挙の妨害、またはコントロールの喪失のリスクなど、モデルが欺瞞的になる可能性から新たなリスクが生じると指摘しています。彼らはこの欺瞞を「真実以外の特定の結果を追求するための虚偽の信念の系統的な誘導」と定義しています。研究によると、これらのモデルの活性化には必要な情報があるにもかかわらず、正しい結果を出すためにはミスアライメント以上のものが必要かもしれません。以前の研究では、真実と誠実さを区別し、前者は誤った主張を避ける一方、後者は信じていない主張を避けると述べています。この区別は理解を助けるのに役立ちます。したがって、モデルが誤解を招く主張を生成する場合、その原因はスキルの欠如ではなく、不誠実さによるミスアライメントによるものかもしれません。その後、いくつかの研究では、内部モデル表現の抽出の改善を図るため、モデルに積極的な概念を考慮させるようにするためのブラックボックス技術の提案が行われています。さらに、モデルは文脈に従った環境で「重要な」中間層を持っており、これを超えて文脈に従った真実または誤った応答の表現は分岐する傾向があります。これを「過剰に考える」という現象として知られています。先行研究に刺激を受けて、研究者たちは不正確な文脈学習から故意の不誠実さに焦点を広げ、モデルにウソをつくように明示的に指示を与えることでこの文脈での不誠実さに責任があるモデルのどの層と注意ヘッドがあるのかを特定して理解しようとしています。以下に彼らの貢献を示します： 1. 研究チームは、真偽の質問でかなり下回る精度に基づいて、LLaMA-2-70b-chatが嘘をつくように訓練できることを示しています。研究チームによれば、これは非常に微妙で、注意深く迅速に設計する必要があります。 2. activation patchingおよびprobingを使用して、研究チームは不正行動に関連する5つのモデル層に独立した証拠を見つけました。 3. 0.9％の全ヘッドに対して誘因介入が効果的に行われ、研究チームが欺瞞的なモデルに真実を返すように強制しました。これらの処理は、複数のデータセットの分割や提示に対して弾力的です。要するに、研究チームは、真実を言うかどうかについてLLMに指示を与えるという単純な嘘の事例を考察しました。その結果、巨大なモデルでも不正行動が表示され、正直に回答するように求められた場合には正しい回答が生成され、ウソをつくように追い込まれると誤った回答が生成されることがわかりました。これらの調査結果は、活性化探索がプロンプトでの分布外にも一般化できる可能性があることを示唆する以前の研究に基づいています。しかし、研究チームは、これがモデルが「真」トークンよりも早く「偽」トークンを出力する傾向にあるといった問題により、プロンプトのエンジニアリングに長い時間が必要になる場合があることも発見しました。研究チームは、接頭辞の挿入により、一貫して嘘を引き起こすことができました。その後、チームは不誠実なモデルと誠実なモデルの活性化を比較し、嘘をつくために関与する層と注意ヘッドを特定しました。研究チームは、この嘘の行動を調査するために線形プローブを使用することで、初めから中間層が誠実なプロンプトとウソつきプロンプトに対して類似のモデル表現を示し、それから急激に反対向きに分岐することを発見しました。これは、文献の一部が求めるように、以前の層が文脈非依存の真実の表現を持つべきであることを示しているかもしれません。また、activation patchingは、特定の層とヘッドの動作についてさらに理解するために研究チームが使用した別のツールです。研究者たちは、局所的な介入が正直なプロンプトおよびウソつきモデル間のミスマッチを完全に解決できることを発見しました。重要なのは、わずか46の注意ヘッドに対するこれらの介入が、データセットやプロンプトに対して強固な耐性を示していることです。研究チームは、モデルがデフォルトで誠実なモデルの正確性と誠実さを主に調査してきた以前の研究とは対照的に、アクセス可能なデータセットを使用し、明示的にモデルに嘘をつくように指示することで嘘を重点的に研究しています。この文脈によって、研究者たちは不正な行動を促進する微妙な点や大規模モデルがどのように不誠実な行動に関与しているかについて多くの知識を得ることができました。研究チームは、LLMの倫理的かつ安全な応用を保証するために、この文脈でのさらなる研究がLLMの嘘つきを防止する新しいアプローチにつながると期待しています。

ジオのHaptikがビジネス向けのAIツールを立ち上げました

インドの人工知能スタートアップ、Haptikは、Reliance Jio Infocommの一部であり、ビジネスクライアントが仮想アシスタントとバックエンド情報サポートを構築できる専門の創発型AIプラットフォームを導入しました。『Contakt』というプラットフォームは、すでに初期のパイロット展開を行っており、会社は将来の拡大に期待を示しています。技術が進歩するにつれて、Contaktはビジネス志向のAIソリューションへのエスカレートする需要に対応する重要なソリューションとして浮かび上がっています。 Contaktの強力な機能高度なビジネスソリューションの需要の増加を受けて、HaptikのCEOであるAakrit Vaishは、Contaktのインスピレーションについて言及しました。このプラットフォームは、現在、Upstox、Tira、Starbucks、およびインドビジネス学校など、注目の企業と共に徹底的なテストを実施しています。 Contaktは、チャットインターフェースを通じてテキスト、音声、および画像のクエリを受け取り、OpenAIのGPT-3.5およびGPT-4モデルの強力なパワーを活用しています。この多目的なプラットフォームは、セルフサービスオプションを容易にし、ルーティンタスクを自動化し、Co-pilot機能によってエージェントの生産性を向上させます。HaptikのCTOであるSwapan Rajdevによれば、Contaktは、ボットのパフォーマンスを最大15%向上させ、AIのトレーニングの労力を約40%削減し、顧客満足度を20%向上させる可能性を誇っています。ブランド向けカスタムLLM Contaktは、各ブランドがカスタマイズされた大規模な言語モデル（LLM）アシスタントを育成することで、さまざまな接点でエンドツーエンドの顧客体験を実現します。この創発型AIアシスタントは、プリセールスでの対話的なガイダンス、顧客自己サービス、生産性向上のためのエージェントの共同作業機能、および主要なメトリックのトラッキングと最適化のためのインテリジェントアナリティクスを提供します。Vaishは、特にGPT-3.5およびGPT-4モデルを含むOpenAIのLLMが、市場競争相手に先行する位置にContaktを置くと強調しています。リライアンスリテールのAIの飛躍 Jio Haptikは、別の計画を明らかにしました。リライアンスリテールは、Tiraのeコマースサイトに創発型AIビューティーアドバイザーチャットボットを導入する意向です。Reliance Retailの最高製品およびテクノロジーオフィサーであるAnand Thakurは、統合を予想しています。彼は、Web販売アシスタントにChatGPTのような機能を組み込むことで、購入プロセスを合理化し、総合的な顧客体験を向上させることができると期待しています。Thakurは、この取り組みを重要な進歩と位置付けており、Tiraの各顧客に対して個別化された体験を提供するための小売技術の未来を形作る上で重要な役割を果たすと考えています。私たちの意見人工知能の進化する景色を進んで行く中で、Contaktはゲームチェンジャーとして浮かび上がっています。Haptikは、OpenAIの強力な言語モデルを戦略的に統合しています。それにより、Contaktは市場の先頭に立つ存在となっています。その約束は、ボットのパフォーマンス、AIの訓練効率、顧客満足度の向上という前例のない進化です。Contaktの導入は、AIとビジネスオペレーションの融合における重要なマイルストーンを示しています。産業が進化するにつれて、HaptikとReliance Jioの軌跡がAIの役割を強化しています。これは、企業と顧客の両方にとってより効率的で個別化された未来を形作る推進力です。

関数を呼び出す

第三者の大規模言語モデル（LLM）の観測性は、AnthropicのClaude、OpenAIのGPTモデル、GoogleのPaLM 2などのモデルに対してベンチマーキングと評価を用いて主にアプローチされています...

「FacebookとInstagramにて、Metaが新しいAI機能を発表」

人工知能において注目すべき進展が詰まった2022年において、Metaは革新的な進歩を遂げ、確実にリードを取っています。仮想アシスタントの向上からコンテンツ作成の革命まで、このテックジャイアントは2023年においてAIの風景を形作る準備が整っています。Facebook、Instagram、WhatsApp、Messengerを通じて、20の新たな方法でGenerative AIがエクスペリエンスを向上させることができます。本記事では、メッセージングアプリ、画像生成、コンテンツの発見、プライバシー対策にわたるAIエクスペリエンスの最新情報について深く掘り下げます。 META AIの進化 META AI、仮想アシスタントは今ではより直感的であり、モバイル上で詳細な回答と正確な検索結果の要約を提供します。ユーザーはWhatsAppを含むメッセージングプラットフォームでAIチャットを開始したり、Ray-Ban Metaスマートグラスを使用して音声コマンドを使用することで、シームレスにMETA AIと対話することができます。さらに、META AIはチャットに限らず、FacebookやInstagramのプロダクト体験の豊かさに貢献しています。投稿へのコメントの提案から商品のコピーの向上まで、META AIはインタラクションをより魅力的にするために重要な役割を果たしています。友達と一緒に画像を作成し、Riffしよう META AIのテキストから画像への機能には「再構築」というエキサイティングな追加があります。この新機能により、ユーザーはMessengerやInstagramのグループチャット内で協力して画像を作成し、修正することができます。ユーザーは初期の画像を生成し、友人はテキストプロンプトを提案することで、まったく新しい画像を作成することができます。この協力的でエンターテイニングな機能により、画像の作成と共有に新たな次元が加わります。リールで新しいエクスペリエンスを見つけよう METAは、リールをMETA AIのチャットに導入し、ユーザーにコンテンツの探索、クリエイターとのつながり、インスピレーションの見つけ方を提供します。旅行の計画を立てたり、グループチャットで興味を話し合ったりする際に、リクエストしてリールを見て提案を視覚化することができます。この統合は、スイート内のアプリでよりつながりのあるパーソナライズされたエクスペリエンスを作成するというコミットメントを示しています。 Facebookでのエクスペリエンスを向上させる META AIの影響力はFacebookにも及び、革新的な機能がテストされています。パーソナライズされたバースデーグリーティングの作成やFeed投稿の編集、新しいチャットのトピックの提案など、日常のエクスペリエンスを簡素化するための取り組みです。さらにAIは、Marketplaceにおいて検索能力を向上させ、ユーザーが製品に関する関連情報をより簡単に見つけ、代替案を見つけることができるようにします。クリエイターがファンに返信するのを助ける Instagramのクリエイターは、META AIがダイレクトメッセージ内での推奨返信を導入することで喜びに包まれます。この機能は、コミュニケーションを効率化し、クリエイターがより効果的に観客と交流することを可能にします。AIはトーンやコンテンツを分析し、関連する返信を生成することで、クリエイターとファンの間の迅速かつアクセスしやすいインタラクションを促進します。 META AIでImagineを体験する…

「Q4 Inc.が、Q&Aチャットボットの構築において、数値と構造化データセットの課題に対処するために、Amazon Bedrock、RAG、およびSQLDatabaseChainを使用した方法」

この投稿は、Q4 Inc.のスタニスラフ・エシェンコと共同執筆されました企業は、問答型チャットボットを構築する主流アプローチとして、Retrieval Augmented Generation（RAG）に注目しています利用可能なデータセットの性質から生じる新たな課題が引き続き現れていることを確認していますこれらのデータセットは、しばしば数値とテキストデータの混合であり、時には構造化されています

言語モデルを使用したドキュメントの自動要約のテクニック

要約は、大量の情報をコンパクトで意味のある形式に短縮する技術であり、情報豊かな時代における効果的なコミュニケーションの基盤となっていますデータの溢れる世界で、長いテキストを短い要約にまとめることで時間を節約し、的確な意思決定を支援します要約は内容を短縮して提示することにより、時間を節約し、明確さを向上させる役割を果たします

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