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「OpenAIがオープンソースのGPTモデルのリリースを予告」

人工知能の先駆的な存在であるOpenAIは、オープンソースのGPTモデルを公開する可能性によってテックコミュニティで話題となっています。公式な発表はまだされていませんが、OpenAIの重要な人物であるAndrej Karpathy氏は、GPT-3.5を一般に公開する可能性について示唆しています。この記事では、この潜在的なリリースの興奮を取り上げ、その開発と意義について掘り下げます。また読む: OpenAIがGPT-4にアクセスを提供 OpenAIの計画の一部を覗いてみる Llama実験に関する話題の中で、OpenAIの重要な人物であるAndrej Karpathy氏は、モデルの重みの公開が近い将来に行われるかもしれないと示唆しました。会社はまだ何も確認していませんが、この議論はテックコミュニティの間でかなりの興奮を引き起こしています。 OpenAIの潜在的なオープンソースの試みディープラーニングの専門家として知られるAndrej Karpathy氏は、GPT-3.5モデルがオープンソースのプロジェクトとして公開されるかもしれないと示唆しました。この動きは、高度なAI技術の利用可能性と民主化に大きな影響を与える可能性があります。OpenAIのオープンソース計画に関する憶測は、ユーザーがKarpathy氏に対してTwitterのスレッドで、なぜ彼がLlama 2を使って実験しているのか、OpenAIのためにJarvisを構築するのではないかと尋ねたことから始まりました。Karpathy氏の興味深い回答が、GPT-3.5の潜在的なオープンソース化についての好奇心を引き起こしました。また読む: Metaが有望なプロジェクトをすべてオープンソース化 | その理由を知る Baby Llamaが注目を集める最近リリースされたBaby Llama（またはllama.cとも呼ばれる）は、テック愛好家の注目を集めました。MetaのLlama 2に触発されて大規模な言語モデル（LLM）を単一のコンピュータ上で実行するKarpathy氏の実験は、GPT-3.5の未来についての憶測をさらに盛り上げました。また読む: OpenAIがBaby Llamaを開発 –…

ChatGPTを使用してAIエージェントを作成する

新しい「カスタムインストラクション」機能を使うことで、ChatGPTをAIエージェントに変えることができます

head()とtail()関数の説明と例、コード

ヘッドとテールの関数は、Pythonの人気のあるpandasパッケージの文脈で特に重要なデータ分析とプログラミングツールです。この記事では、Python、R、および他の関連するプログラミング言語での具体的なコード例を使用して、ヘッドとテールの関数について詳しく説明し、さまざまなデータ分析の文脈での重要性を示します。 head()関数とは何ですか？ head()関数は、データセットの最初のいくつかの行を表示するために主に使用されます。これにより、ユーザーはデータとその構造の概要を素早く把握することができます。初期のレコードを表示することで、列名、データ型、およびデータ自体を確認することができます。head()関数は、PythonやRを含む多くのプログラミング言語で利用できます。 tail()関数とは何ですか？ tail()関数は、head()と同様にデータセットの最後のいくつかの行を迅速に表示します。特に大規模なデータセットで作業する場合に役立ちます。データが完全であり、データセットの末尾にトレンドや異常値がないかを確認することができます。 Pythonでのhead()とtail()の例（Pandasを使用） import pandas as pd # サンプルのデータフレームを作成 data = {'Name': ['Ankit', 'Bhavya', 'Charvi', 'Diya', 'Eesha'], 'Age': [25, 30, 22,…

「夢を先に見て、後で学ぶ：DECKARDは強化学習（RL）エージェントのトレーニングにLLMsを使用するAIアプローチです」

強化学習（RL）は、環境との相互作用によって複雑なタスクを実行することを学ぶことができる自律エージェントの訓練手法です。RLにより、エージェントは異なる状況で最適な行動を学び、報酬システムを使用して環境に適応することができます。 RLにおける主な課題は、多くの現実世界の問題の広範な状態空間を効率的に探索する方法です。この課題は、RLにおいてエージェントが探索を通じて環境との相互作用によって学習するために生じます。マインクラフトをプレイしようとするエージェントを考えてみてください。以前に聞いたことがある場合、マインクラフトのクラフトツリーがどれだけ複雑であるかを知っているはずです。数百のクラフト可能なオブジェクトがあり、一つを作るためには別のものを作る必要があるかもしれません。つまり、非常に複雑な環境です。環境が多数の可能な状態と行動を持つ場合、ランダムな探索だけでは最適な方策を見つけることが困難になることがあります。エージェントは、現在の最適な方策を活用することと、状態空間の新しい部分を探索してより良い方策を見つけることとのバランスを取る必要があります。探索と活用をバランス良く行う効果的な探索方法を見つけることは、RLの研究の活発な分野です。実用的な意思決定システムは、タスクに関する事前知識を効果的に利用する必要があることが知られています。タスク自体に関する事前情報を持つことにより、エージェントは方策を適応させることができ、サブオプティマルな方策に陥るのを回避することができます。しかし、現在のほとんどの強化学習手法は、事前のトレーニングや外部の知識なしで訓練されています。では、なぜそうなのでしょうか？近年、大規模な言語モデル（LLM）を使用してRLエージェントを探索のために支援することに関心が高まっています。このアプローチは有望な結果を示していますが、環境におけるLLMの知識の具体化やLLMの出力の正確さといった多くの課題がまだ残されています。では、RLエージェントの支援にLLMを使用するのを諦めるべきでしょうか？もしそうでない場合、どのようにしてこれらの問題を解決し、再びLLMを使用してRLエージェントをガイドすることができるのでしょうか？その答えは名前があり、それはDECKARDです。 DECKARDの概要。出典: https://arxiv.org/abs/2301.12050 DECKARDは、マインクラフト向けに訓練されています。マインクラフトで特定のアイテムを作成することは、ゲームの専門知識がなければ難しい課題となり得ます。これは、ゲーム内の目標を達成することが、密な報酬や専門家のデモンストレーションを使用することで容易になることを示した研究によって実証されています。その結果、マインクラフトにおけるアイテムの作成は、AIの分野において持続的な課題となっています。 DECKARDは、大規模な言語モデル（LLM）に対してフューショットプロンプティング技術を使用してサブゴールのための抽象的なワールドモデル（AWM）を生成します。LLMを使用して、タスクとその解決手順について仮説を立てます。その後、実際の環境でモジュラーポリシーを学習し、夢見る間に生成されたサブゴールのポリシーを生成します。これにより、DECKARDは仮説を検証することができます。AWMは起床フェーズで修正され、発見されたノードは将来再利用するために検証済みとマークされます。実験によれば、LLMのガイダンスはDECKARDの探索において重要であり、LLMのガイダンスなしのバージョンのエージェントは、オープンエンドの探索中にアイテムを作るのに2倍以上の時間がかかります。特定のタスクを探索する際、DECKARDは比較可能なエージェントと比べて数桁以上のサンプル効率を改善し、LLMをRLに堅牢に適用する可能性を示しています。

「OpenAIのAI検出ツールは、AIによって生成されたコンテンツの74％を検出できない」

OpenAIは、画期的な生成型AIチャットボットChatGPTの製造元であり、最近、AI分類ツールの提供を中止したことで話題となりました。このツールは、人間による文章とAIによる文章を区別するために設計されていましたが、低い正確性のために中止されることになりました。この記事では、この開発の影響について探求し、誤情報、教育、そしてOpenAIの現在の課題について考察します。また読む：IIT卒業生のAI生成カバーレターが笑いを誘う AI分類器の正確性の問題 OpenAIは、AI分類ツールの提供を正式に中止し、低い正確性率を主な理由として挙げました。同社は改善の必要性を認め、フィードバックの収集とテキストの出所を検証するためのより良い技術の探求に取り組むことを強調しました。AI分類器は正確性に苦戦し、AIによって書かれたテキストを「おそらくAIによる」と正しく識別できるのは26％のみでした。さらに、人間によって書かれたテキストをAI生成と誤って分類することが9％ありました。これらの制限が最終的な中止につながりました。また読む：AIディテクターがアメリカ憲法をAI生成と判定誤情報とAI生成コンテンツ OpenAIのChatGPTの登場は大きな影響を与え、AI生成のテキストやアートの悪用の懸念が高まりました。研究によると、ツイートを含むAI生成のコンテンツが人間によるコンテンツよりも説得力があることが明らかになりました。これは誤情報の拡散についての疑問を呼び起こします。また読む：PoisonGPT：Hugging Face LLMがフェイクニュースを拡散教育上の懸念とChatGPT 教育関係者は、学生が宿題を完成させるためにChatGPTに過度に頼ることに懸念を表明し、積極的な学習を妨げ、学業の不正行為を促進する可能性があると危惧しました。これに対して、ニューヨークの学校など、特定の教育機関は自社施設でのChatGPTへのアクセスを大胆に禁止しました。また読む：BYJU’sがAIを使って教育の旅をカスタマイズ AI生成コンテンツの規制 OpenAIのAI革命により、コンピュータ生成のテキストやメディアが殺到したため、政府はAI生成コンテンツの規制に直面しました。包括的な規制戦略がない中、さまざまなグループや組織が誤情報に対抗するためのガイドラインを開発するための主導権を取りました。また読む：ChatGPTが自分自身を規制するための法律を制定 OpenAIの苦悩先進的なAI企業であるOpenAIですら、AIと人間によるコンテンツの区別について包括的な解決策を欠いていることを認めました。この課題はますます困難になっており、信頼性と安全性の責任者の離任や連邦取引委員会によるOpenAIのデータ審査手法の調査が、同社の課題に追い打ちをかけました。OpenAIはAI検出ツールを引退させる一方で、AI生成音声や映像コンテンツの検出メカニズムの開発に注力しています。この焦点の変化は、AIアプリケーションの進化する風景と、合成コンテンツの増殖によってもたらされる課題に対処する必要性を反映しています。また読む：OpenAIとMetaが著作権侵害で訴えられる私たちの意見 OpenAIがAI検出ツールを引退するという決定は、AI生成コンテンツの進化する複雑さを強調しています。誤情報への懸念、教育における課題、堅固な規制の必要性は大きな障壁です。AIの風景が進化し続ける中で、OpenAIや他の組織は、インターネット上のコンテンツの信頼性を維持するために、より高い正確性と責任を追求する必要があります。

「ショートGPTと出会おう：コンテンツ作成の自動化とビデオ制作プロセスの効率化のためのパワフルなAIフレームワーク」

デジタルコンテンツ制作のスピードが速い世界では、効率性と創造性が重要です。ShortGPTは、コンテンツ制作を自動化し、ビデオ制作プロセスを効率化するために設計された堅牢なフレームワークです。Large Language Models（LLMs）と最先端の技術を活用し、ShortGPTはビデオ制作、映像ソーシング、音声合成、編集タスクを前例のない簡易化します。自動編集フレームワーク ShortGPTの中核には、革新的なLLM指向のビデオ編集言語があります。この言語は、編集プロセスを管理可能かつカスタマイズ可能なブロックに分解し、Large Language Modelsが理解できるようにします。これにより、ShortGPTはさまざまな自動編集プロセスのスクリプトとプロンプトを効率的に生成し、クリエイターに即座に使用できるリソースを提供します。マルチ言語の音声合成とコンテンツ制作 ShortGPTは、複数の言語をサポートするように設計されており、コンテンツクリエーターがグローバルにアクセスできるようにしています。ShortGPTの音声合成機能により、クリエーターは好みの言語でコンテンツを提供し、言語の壁を乗り越えて世界中の多様な観客に届けることができます。対応言語には、英語、スペイン語、アラビア語、フランス語、ポーランド語、ドイツ語、イタリア語、ポルトガル語などがあります。自動字幕生成とアセットソーシング字幕はビデオコンテンツの重要な要素であり、アクセシビリティとエンゲージメントを高めます。ShortGPTの自動字幕生成機能により、クリエーターは簡単にビデオに字幕を追加でき、時間と労力を節約することができます。さらに、ShortGPTはインターネットから画像や映像素材を取得し、WebとPexels APIを通じて高品質な視覚素材の広範なライブラリにアクセスします。この機能により、関連するアセットを見つけるプロセスが簡素化され、コンテンツ制作のワークフローがさらに迅速化されます。メモリと永続性によるシームレスな編集 ShortGPTは、軽量なデータベースであるTinyDBを使用して、自動編集変数の長期的な永続性を確保します。この機能により、フレームワークはユーザーの好みや設定を記憶し、複数のセッションでシームレスかつ一貫した編集体験を提供します。 Google Colabでの簡単な実装 ShortGPTは、ローカルシステムに必要なプレリクイジットをインストールする必要がない、Google Colabノートブックのオプションを提供しています。このWebベースのインタフェースは無料で利用でき、インストール要件なしでShortGPTを実行できるようにします。インストール手順とAPIの統合 ShortGPTの詳細なインストールガイドでは、ImageMagick、FFmpegのセットアップ手順やリポジトリのクローンについてのステップバイステップの手順が提供されています。さらに、フレームワークはOpenAIとElevenLabsのAPIと統合されており、タスクのスムーズな自動化のためにユーザーがAPIキーを入力する必要があります。カスタマイズ可能かつ柔軟 ShortGPTの柔軟性は、ContentShortEngine、ContentVideoEngine、Automated EditingEngineなどのさまざまなエンジンを通じて発揮されます。クリエーターは、短いビデオや長いコンテンツを作成するか、カスタマイズ可能な編集オプションが必要かに応じて、最適なエンジンを選択することができます。オープンソースで進化中…

中国の研究者が、脳損傷セグメンテーションのためのデータ拡張手法CarveMixを提案しています

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた自動脳病巣セグメンテーションは、貴重な臨床診断や研究ツールとなっています。しかし、CNNベースの手法は、アノテーション付きトレーニングデータが不足しているため、脳病巣の正確なセグメンテーションにはまだ課題があります。アノテーション付き画像のペアを混合するデータ拡張戦略がCNNのトレーニングを改善するために開発されています。しかし、画像の混合に基づく既存の手法は脳病巣には適用されず、脳病巣のセグメンテーションにはうまく機能しない可能性があります。 CNNベースの手法を使用する前に、自動脳病巣セグメンテーションに関する以前の研究では、従来の機械学習手法に頼っていました。CNNの最近の進歩により、セグメンテーションの性能が大幅に向上しました。最近の進展の例として、3D DenseNet、U-Net、Context-Aware Network（CANet）、不確実性を考慮したCNNなどが脳病巣のさまざまなタイプのセグメンテーションのために提案されています。しかし、これらの進歩にもかかわらず、脳病巣の正確なセグメンテーションは依然として困難です。そこで、中国の研究チームは最近、CarveMixというシンプルで効果的なデータ拡張手法を提案しました。この手法はレジオンを認識し、画像の組み合わせ中にレジオン情報を保持するように設計されています。 CarveMixは、脳病巣セグメンテーションに特化したCNNベースのデータ拡張手法であり、レジオンを認識し、新しいラベル付きサンプルを取得するために2つのアノテーション付き画像を確率的に組み合わせます。CarveMixは、可変のROIサイズでレジオンの位置と形状に応じて1つのアノテーション付き画像から関心領域（ROI）を切り取ります。その切り取られたROIは、2番目のアノテーション付き画像の対応するボクセルに置き換えられ、ネットワークトレーニング用の新しいラベル付き画像が合成されます。この手法は、異なるソースからの非均質なデータに対して追加の調和手法を適用し、画像の組み合わせ中に特異な全脳腫瘍セグメンテーションの質量効果をモデル化します。具体的には、脳病巣セグメンテーションのための提案手法の主なステップは以下の通りです。著者は、脳病巣を持つ一連の3Dアノテーション付き画像を使用して、自動脳病巣セグメンテーションのためのCNNをトレーニングします。アノテーション付き画像から、レジオンを認識するCarveMixを用いてデータ拡張を行います。画像の組み合わせを行うために、著者はアノテーション付き画像のペアを取り、アノテーションによって与えられるレジオンの位置と形状に応じて1つの画像から3D ROIを抽出します。次に、ROIを他の画像と組み合わせ、対応する領域に置き換え、アノテーションを調整します。最終的に、ネットワークトレーニングを改善するために使用できる合成ラベル付き画像とアノテーションが得られます。著者は、多様なアノテーション付きトレーニングデータを生成するためにこのプロセスを繰り返します。提案手法は、脳病巣セグメンテーションのためのいくつかのデータセットで評価され、従来のデータ拡張（TDA）、Mixup、CutMixと比較されました。結果は、Dice係数、ハウスドルフ距離、精度、再現率に関してCarveMix+TDAが競合手法を上回ることを示しています。提案手法は、偽陰性の予測と病変の過度のセグメンテーションを減らすことができました。また、オンラインTDAなしでのCarveMixの利点も示されました。この記事では、脳病巣セグメンテーションのためのデータ拡張手法として提案されたCarveMixという新しいアプローチを紹介しました。CarveMixは、合成されたトレーニング画像を作成するアノテーション付きトレーニング画像の組み合わせです。この組み合わせはレジオンを認識し、ランダムにサンプリングされたサイズパラメータを考慮しています。異なるソースからのデータの組み合わせに一貫性を確保するために調和手法が導入されています。さらに、全脳腫瘍セグメンテーションのためにCarveMixを特に改善するために質量効果モデリングが組み込まれています。4つの脳病巣セグメンテーションタスクの実験結果は、CarveMixが精度を向上させ、他のデータ拡張戦略を凌駕していることを示しています。

スタンフォード大学の研究者が、言語モデルの事前トレーニングのための拡張可能な二次最適化手法であるSophiaを紹介しました

言語モデルのトレーニングには高い初期コストがかかるため、最適化プロセスの非自明な改善は、トレーニングプロセスの完了に必要な時間とお金を劇的に削減するでしょう。Adamとその派生物は長い間最先端の技術でしたが、2次（ヘシアンベース）の最適化アルゴリズムは、ステップごとのオーバーヘッドが大きいため、ほとんど使用されていませんでした。研究者によって提案された2次順序クリップストキャスティック最適化アルゴリズムSophiaでは、軽量な対角ヘシアンの見積もりが2次最適化の事前条件として提案されています。SophiaはAdamよりも2倍速くLLMを解決できる新しい最適化アルゴリズムです。アップデートの後に要素ごとのクリップが行われ、それは勾配の平均を取り、推定ヘシアンの平均で除算することによって見つかります。クリッピングは最悪のケースのアップデートのサイズを制限し、軌跡の非凸性とヘシアンの急速な変化の影響を軽減します。いくつかの新しいコードを追加することで、$2Mの予算を$1Mの範囲まで削減することができるかもしれません（スケーリングの法則が適用されると仮定）。平均のステップごとの時間とメモリのオーバーヘッドは低く、Sophiaは数億2500万から7億7000万のサイズのGPT-2モデルで言語をモデリングする際に、ステップ数、総計算量、壁時計の時間の面でAdamの速度を2倍にします。研究者は、Sophiaが言語モデリングタスクの基礎となるパラメータの変動に対応できることを示しています。ランタイムの制約は損失の条件数に依存しません。主な特徴 SophiaはPyTorchで簡単に実装できます。グラジェーションの前に対角ヘシアンの軽量な推定を事前条件として必要とします（最初の画像の疑似コードを参照）。 Sophiaは予練状態の安定性にも役立ちます。AdamやLionと比べて、勾配クリッピングがあまり頻繁に起こりません。また、焦点温度がレイヤーインデックスに応じて変化する再パラメータ化トリックは不要です。 Sophiaは、鋭いサイズ（大きなヘシアン）の更新を平坦な次元（小さなヘシアン）よりも重くペナルティを与えることで、すべてのパラメータ次元で一貫した損失の減少を確保します。2次元空間では、Adamは収束が遅くなります。この取り組みの重要な側面これは、限られたリソースでも、学術界がLLMの事前トレーニングを調査し、新しい効果的なアルゴリズムを開発できることを示しています。最適化の前の授業の内容を再確認するだけでなく、研究者は研究プロセス全体で理論的な推論を広範に利用しました。明日リリース予定のコードでは、研究者は一般的に受け入れられているLRの定義のわずかに変更されたバージョンを使用しました。タイピングには便利ですが、論文のLRの定義はコンピュータコードには向いていないかもしれません。

「このAI論文は、人間ではなくLLMを使用して、複雑さの異なる大量の教示データを作成するための手段を示しています」

オープンドメインの指示に従ってLLMをトレーニングした結果は驚異的です。ただし、この種の指示のデータを手動で開発するには時間と労力がかかります。さらに、人間は非常に複雑な指示を作成する際に支援が必要になる場合もあります。最近の自然言語処理（NLP）コミュニティの取り組みでは、大規模な言語モデルによる理解と指示の実行能力を向上させることに焦点が当てられています。最近の研究では、LLMにも教育が有益であることが示されています。そのため、この種のデータはオープンドメインでのLLMのトレーニングと微調整において、現在は定期的に使用されています。 Evol-Instructは、LLMを使用してさまざまな複雑さの指示データを大量に作成する革新的な手法です。この手法は、マイクロソフトと北京大学の研究チームによって開発されました。チームのWizardLMモデルを利用した生成された指示は、人間によって作成された指示データセットよりも高い評価を受けました。 Evol-Instructパイプラインには3つのステージがあります：指示の進化新たに開発された教育に基づく応答の進化削除の進化 Evol-Instructは、単純なシード指示からより複雑な指示を生成するために、詳細な進化（制約の追加、深化、具体化、推論ステップの増加、入力の複雑化のいずれかの操作を含む）または幅広い進化（与えられた指示に基づいて新しい指示を作成すること）を実行することができます。最後のステージである削除の進化は、不適切な指示を排除するためのフィルターとして機能します。研究者はEvol-Instructを使用して、さまざまな複雑度の指示を生成しました。それから、すべての生成された指示データを組み合わせて、LLaMA LLMを微調整し、経験的な研究でWizardLMモデルを開発しました。WizardLMは、ChatGPT、Alpaca、Vicunaなどの業界標準ツールと比較して評価されました。研究者の主な結論は以下の通りです： Evol-Instructの指示は、人間が開発したShareGPTの指示よりも優れています。WizardLMモデルは、Evol-Instructデータ（つまり70k）を使用してLLaMA 7Bを微調整する際に、Vicunaよりも12.4%高い勝率である41.3%対28.9%を達成しています。困難なテスト指示が与えられた場合、ラベラーはWizardLMの結果に対してChatGPTの結果よりも満足しています。WizardLMはテストセットでChatGPTに対して12.8%負けており、勝率は28.0%対40.8%です。ただし、WizardLMはテストセットの高難易度部分（難易度レベル8）でChatGPTに対して7.9ポイント上回っており、勝率は42.9%対35.0%です。これは、この技術が大規模な言語モデルの複雑な指示を処理する能力を大幅に向上させることを示唆しています。研究の著者は、WizardLMモデルの出力がOpenAI ChatGPTの出力よりも優れていることを、高複雑度コンポーネントの人間の評価の結果によって示しています。結果は、AIによって進化した指示を使用した微調整が、WizardLMがいくつかの点でまだChatGPTに劣るとしても、大規模な言語モデルを強化するための潜在的な手段であることを示しています。ソースコードと出力データはhttps://github.com/nlpxucan/WizardLMで確認することができます。研究者は次の3つのLLMを出発点として使用しています： OpenAIは、自然で興味深い会話を促進するためにAIチャットボットChatGPTを作成しました。これは、GPT-3.5やGPT-4などのインターネットからの大量のテキストデータを使用してトレーニングされたLLMに基づいています。人間のトレーナーの監督のもとで、ChatGPTの微調整には教師あり学習と強化学習の方法が使用されています。 Alpacaは、指示に従うための自由でコミュニティ主導のパラダイムを作成・普及させるためのスタンフォード大学の取り組みです。このモデルは、OpenAIのtext-davinci003モデルにクエリを行い、52Kの指示に従って作成されたインスタンスを使用して開発されており、複数のテキストソースでトレーニングされた大規模な言語モデルであるLLaMA 7Bに基づいて構築されています。 Vicunaは、ユーザーに人間味のある興味深い返答を提供するオープンソースのチャットボットです。LLaMA 13Bに基づいており、ShareGPTでの70Kのユーザー共有トークのデータを使用して微調整されました。研究者はChatGPTを使用して、各指示の複雑さと難易度を評価し、指示の進化プロセスにより深く入り込むことができます。LLaMAモデルのライセンスに従い、研究者は[WizardLM]の重みをデルタ重みの形で公開しています。WizardLMの重みは、デルタを初期のLLaMAの重みに加えることで取得できます。研究者は、人間の評価セットを使用してWizardの出力を人間の評価者が生成した出力と比較しています。Wizardとコントロールとの間で盲目的なペア比較が行われました。著者の評価データ収集は、複雑なコーディング生成やデバッグから数学的な推論、複雑な形式に関する推論、学術的な執筆、そして幅広い学問分野まで、多くのユーザー中心のタスクを対象としています。これらの結果は、Evol-InstructのAI進化指示アプローチがLLMの性能を大幅に向上させ、数学的な計算、プログラムの開発、論理的な熟考を含むような困難で複雑な指示に対処するためのモデルを装備することができることを示しています。

「OpenAIの信頼性と安全性の責任者が辞任：ChatGPTに与える影響は何ですか？」

OpenAIという先駆的な人工知能企業では、ChatGPTなどの革新的な技術により、世界に生成型AIを紹介しました。LinkedInでの最近の発表で、OpenAIの信頼と安全の責任者であるデイブ・ウィルナー氏が役職を辞任し、今後はアドバイザリーとして務めることを明らかにしました。この辞任は、生成型AIの規制と影響についての問題が注目を集める重要な時期に行われました。デイブ・ウィルナー氏の辞任と、信頼と安全性の確保に直面するOpenAIおよび広範なAI産業の課題について考察してみましょう。また読む：Google、AIモデルをより安全にするためにSAIFフレームワークを展開リーダーシップの変化デイブ・ウィルナー氏は、OpenAIの信頼と安全の責任者として立派な1年半の間、その地位に就いてきましたが、彼はその役割を離れることを決心しました。彼は若い家族との時間をもっと過ごすことを望んだため、この決断を下したと述べました。OpenAIはその貢献に感謝し、現在後任を積極的に探していると述べました。この移行期間中、責任はOpenAIのCTOであるミラ・ムラティ氏が臨時で管理します。生成型AIの信頼性と安全性生成型AIプラットフォームの台頭は、興奮と懸念の両方を引き起こしました。これらのプラットフォームは、単純なユーザープロンプトに基づいてテキスト、画像、音楽などを迅速に生成することができます。しかし、この技術の規制方法や潜在的な有害な影響を緩和する方法について重要な問題も提起されています。信頼性と安全性は、AIに関する議論の重要な側面となっています。また読む：Hope、Fear、そしてAI：AIツールに対する消費者の態度に関する最新の調査結果 OpenAIの安全性と透明性への取り組みこれらの懸念を受けて、OpenAIの社長であるグレッグ・ブロックマン氏は、主要なテック企業の幹部と共にホワイトハウスに出席し、共有の安全性と透明性の目標に向けた自主的な取り組みを支持する予定です。この積極的なアプローチは、現在開発中のAI行政命令に先立つものです。OpenAIは、これらの問題に取り組むことの重要性を認識しています。また読む：OpenAI、安全で整合性のあるAIを実現するためのスーパーアライメントを導入 ChatGPTローンチ後の高強度フェーズデイブ・ウィルナー氏のLinkedIn投稿は、OpenAIの今後のイニシアチブに直接言及していません。代わりに、彼は彼の仕事がChatGPTのローンチ後に高強度のフェーズに入ったことに焦点を当てています。彼はAI分野の先駆者の1人として、OpenAIでの自身の時間中のチームの成果に誇りを表明しています。また読む：ChatGPTが自らを規制する法律を制定信頼性と安全性の専門的なバックグラウンドデイブ・ウィルナー氏は、OpenAIに対して信頼性と安全性の領域で豊富な経験をもたらしています。彼はFacebookやAirbnbで重要な役割を果たし、信頼性と安全性のチームを率いました。Facebookでは、初期のコミュニティスタンダードの立場を確立する上で重要な役割を果たし、コンテンツのモデレーションや言論の自由に対するアプローチを形成するのに貢献しました。また読む：OpenAIとDeepMindがイギリス政府と連携してAIの安全性と研究を推進 AI規制への喫緊の課題 OpenAIでの彼の任期は比較的短いものでしたが、ウィルナー氏の影響力は大きかったです。彼の専門知識は、OpenAIの画像生成器DALL-Eの責任ある使用や、生成型AIによる児童ポルノなどの悪用の防止に活用されました。しかし、専門家は時間の重要性を警告し、生成型AIの潜在的な悪用や有害な応用に対処するために、業界は迅速に強力なポリシーや規制を必要としていると述べています。また読む：EUのAI法案、AI規制のグローバルスタンダードを設定。アジア諸国は慎重姿勢を維持私たちの意見生成型AIが進化するにつれて、強力な信頼性と安全性の対策がますます重要になってきます。Facebookの初期のコミュニティスタンダードがソーシャルメディアの進路を形作ったように、OpenAIと広範なAI産業は今、人工知能の倫理的で責任ある使用を確保するための適切な基盤を築く責任があります。これらの課題に共同で積極的に取り組むことは、公の信頼を育み、AIの変革の可能性を責任を持って航海するために不可欠です。

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