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このAIの論文は、FELM：大規模な言語モデルの事実性評価のベンチマーキングを紹介します

大型言語モデル（LLM）は驚異的な成功を収め、プロンプティングを通じて生成型AIにおけるパラダイムシフトをもたらしました。しかし、LLMに関連する課題の一つは、不正確な情報を生成したり内容を作り出したりする傾向があることであり、その広範な適用には重大な障害となっています。ChatGPTのような最新のLLMでさえ、この問題に対して脆弱性を示しています。大型言語モデル（LLM）によって生成されたテキストの事実性の評価は、LLMの出力の信頼性を向上させ、ユーザーに潜在的なエラーを知らせることを目的とした重要な研究領域として浮上しています。しかし、事実性を評価する評価者は、自身の領域での進歩と発展を測定するために適切な評価ツールも必要としています。残念ながら、この研究の側面は比較的未開拓のままであり、事実性評価者にとって重大な課題を引き起こしています。この研究の著者たちは、この課題に対応するために、Factuality Evaluation of Large Language Models（FELM）と呼ばれる基準を導入しています。上記の画像は、事実性評価システムの例を示しており、LLMからのテキストスパンを強調表示することができます。回答には事実の誤りがある場合には、その誤りを説明し、決定を正当化するための参照を提供することができます。この基準では、LLMによって生成された応答を収集し、事実性のラベルを細かく注釈付けすることが含まれています。これまでの研究とは異なり、FELMでは主にWikipediaなどからの情報源としての世界の知識の事実性を評価することに焦点を当てていたのではなく、一般的な知識から数学的および推論に関連するコンテンツにわたる事実性の評価に重点を置いています。テキストの異なる部分を一つずつ見て理解し、間違いがある可能性のある箇所を特定します。さらに、これらの間違いにラベルを付け、どのような種類の間違いがあるのかを示し、テキストで述べられていることを証明または反証する他の情報へのリンクも提供します。次に、彼らのテストでは、大型言語モデルを使用するさまざまなコンピュータプログラムがテキスト内のこれらの誤りをどれほどうまく見つけることができるかを確認します。通常のプログラムと、より良い考え方や誤りを見つけるための追加ツールで改良されたプログラムをテストします。これらの実験の結果からは、情報の検索機構が事実性評価を支援することができる一方で、現在のLLMは事実の誤りを正確に検出する能力にはまだ不足していることがわかります。全体的には、このアプローチは事実性の評価における理解を深めるだけでなく、テキストにおける事実の誤りを特定するための異なる計算手法の効果に関する貴重な知見を提供し、言語モデルとその応用の信頼性向上への継続的な取り組みに貢献しています。

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ソフトウェア開発のパラダイムシフト：GPTConsoleの人工知能AIエージェントが新たな地平を開く

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「Dockerが「Docker AI」を発表：コンテキスト認識自動化が開発者の生産性に革新をもたらす」

DockerCon 2023の基調講演中、Dockerは画期的な発表を行いました。開発者の生産性を変革する初のAIパワード製品、「Docker AI」を発表しました。この革新的なツールは、Docker開発者の世界中の知識を集約し、コンテキストに応じた自動ガイダンスを提供して開発プロセスを効率化します。 DockerのAIへの進出は、アプリケーション開発の複雑さに直面する開発者に適切な支援を提供する戦略的な動きを示しています。この取り組みは、AI/MLの先端技術、コンテンツ、および協力を開発者に提供するDockerの広範なイニシアチブと整合しています。既存のツール、コンテンツ、およびサービスを拡充することで、Dockerは開発者の確立されたワークフローの効率を向上させることを目指しています。チームは、AIがコード生成に与える影響について興奮を表明し、そのソースコードの記述における変革的な効果に注目しました。しかし、Docker AIはさらに幅広い範囲に取り組んでおり、ウェブサーバ、言語ランタイム、データベースなどの重要なコンポーネントも含んでいます。このツールにより、開発者は開発サイクル内でアプリケーションのすべての側面を効率的に定義およびトラブルシューティングする手段を備えることができます。生成型AIと大規模言語モデル（LLM）の台頭により、開発者の生産性が著しく向上しています。GitHub CopilotやTabnineなどのツールは、効率を最大10倍に高めるのに大きな役割を果たしました。ただし、これらのツールは主にソースコードに対応しており、全体のアプリケーションのごく一部をカバーしています。Docker AIはこのギャップを埋めるために登場し、データベース、言語ランタイム、フロントエンドなどの85％から90％を対象としています。Docker AIを通じて、開発者コミュニティはGitHubやDocker Hubといったプラットフォームを介して共有知識にアクセスできます。研究者たちは、生成型AIツールが開発者の健康に与える前向きな影響を強調し、生産性の向上とタスク完了の迅速化に寄与していると述べました。Docker AIはこれらの利点だけでなく、開発者がアプリケーションスタック全体で成功するために必要なものを提供します。Dockerの広範な開発者コミュニティの集合知を利用することで、Docker AIの洞察がベストプラクティスに基づき、セキュリティと最新の推奨事項を優先することを信頼できます。 Docker AIは、DockerfileやDocker Composeファイルの変更、’docker build’プロセスのデバッグ、ローカルテストの実施時に、開発者に対してターゲット指向の自動アドバイスを提供する点で優れています。開発者は、10年以上にわたって蓄積された数百万人のDockerユーザの知識を活用し、アプリケーションのベストプラクティスを生成し、セキュアで最新のイメージを推奨することができます。Docker AIにより、開発者はツールやインフラストラクチャに煩わされることなく、アプリケーションの改善にさらに時間を費やすことが可能です。 DockerがDocker AIを導入することで、開発者の生産性と効率を向上させる重要な進展が達成されました。AIに基づく洞察を活用することで、Dockerは開発者がアプリケーション開発に取り組む方法を革新する準備が整いました。Docker AIを通じて、開発者は豊富で経験豊かなコミュニティの集合知を武器に、アプリケーション構築の複雑さに自信を持って取り組むことができます。この先を見据えたツールは、アプリケーション開発の領域を進化させるだけでなく、AI駆動の開発者のランドスケープでのさらなるイノベーションの舞台を構築します。

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