「2023年のトップ8のAIトレンド：年間レビュー」

「2023年のトップ8 AI トレンド：年間レビュー」

葉っぱが金色に変わり、12月の寒さが広がる中、人工知能の領域で目覚ましい進歩が見られた今年を振り返る時が来ました。2023年は単なる進歩の年ではありませんでした。それはトライアンフの年であり、AIが成し遂げられる限界が繰り返し押し広げられ、再定義された年でした。LLM（大規模言語モデル）の能力における画期的な進展から、前例のないほど世界とのナビゲーションや相互作用が可能な自律エージェントの登場まで、この年はこの変革的な技術の無限の可能性を示すものでした。

この包括的な探求の中で、私たちは2023年のAIを定義した8つの主要なトレンドについて掘り下げ、産業を再構築し、未来を革命化する革新を明らかにしていきます。だから、AI愛好家の皆さん、私たちは技術史の記録に永遠に刻まれる一年についての旅に出発です。

RLHFとDPOの微調整

2023年は、大規模言語モデル（LLM）の能力を向上させるための重要な進展が見られました。2つの主要なアプローチが登場しました：

• 人間のフィードバックに基づく強化学習（RLHF）：この手法は、人間のフィードバックを活用してLLMの学習プロセスをガイドし、持続的な改善と進化するユーザーのニーズや好みに対応させることができます。このインタラクティブなアプローチにより、LLMは複雑または主観的な領域において微妙な理解力と意思決定能力を開発することができます。
• 直接的な選好最適化（DPO）：：DPOはよりシンプルな代替手法であり、明示的な強化信号を必要とせずにユーザーの選好に直接最適化します。このアプローチは効率性とスケーラビリティを重視し、より速い適応と展開を必要とするアプリケーションに最適です。そのすっきりした性格により、ユーザーフィードバックに基づいてLLMの振る舞いを迅速に調整することができ、進化する好みに合わせることができます。

RLHFとDPOはLLMの開発における重要な進展を表していますが、既存の微調整手法を置き換えるのではなく、補完するものです：

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• 事前学習：大規模なテキストとコードのデータセットを用いてLLMを訓練し、一般的な言語理解能力を学習させること。
• 微調整：特定のタスクまたはデータセットに基づいてLLMをさらに訓練し、特定のドメインやアプリケーションに適した能力を調整すること。
• マルチタスク学習：LLMを複数のタスクに同時に訓練することで、共有表現を学習し、各タスクのパフォーマンスを向上させること。

LLMの効率性に対処する

LLMの能力が向上するにつれて、計算上の制約とリソースの限界が重要な懸念事項となりました。その結果、2023年の研究はLLMの効率性の向上に焦点を当て、以下のような技術の開発をもたらしました：

• FlashAttention：この革新的なアテンションメカニズムは、LLMの計算コストを大幅に削減します。これにより、より速い推論と訓練が可能になり、LLMをリソースに制約のある環境でより実用的に利用し、実世界のアプリケーションに統合することができるようになります。
• LoRA および QLoRA：LoRAやQLoRAなどの手法は、2023年にも提案された軽量かつ効率的なLLMの微調整方法を提供します。これらの手法は、既存のLLMアーキテクチャに追加された小さなモジュールであるアダプターに依存し、再トレーニングすることなくカスタマイズを可能にします。これにより、著しい効率の向上、より速い展開時間、さまざまなタスクへの適応性の向上が実現されます。

これらの進展は、効率的なLLMへの需要の増大に対応し、この強力な技術への広範な導入の道を開き、結果としてこの技術へのアクセスを民主化することにつながります。

検索補完生成（RAG）の浸透

純LLMは巨大な可能性を秘めていますが、それらの正確性と実証的根拠に関する懸念は依然として存在しています。検索補完生成（RAG）は、既存のデータや知識ベースとLLMを組み合わせることで、これらの懸念に対処する有望な解決策として登場しました。このハイブリッドアプローチにはいくつかの利点があります：

• エラーの減少：外部情報から事実情報を取り込むことにより、RAGモデルはより正確で信頼性のある出力を生成することができます。
• 拡張性の向上：RAGモデルは純LLMに必要な大規模なトレーニングリソースの必要性を排除し、大規模なデータセットに適用することができます。
• 低コスト：既存の知識リソースを利用することにより、LLMのトレーニングおよび実行に関連する計算コストを削減することができます。

これらの利点により、RAGは検索エンジン、チャットボット、コンテンツ生成など、さまざまなアプリケーションにおける貴重なツールとして位置付けられています。

自律エージェント

2023年は自律エージェントにとって画期的な年となり、その能力の限界を押し上げるための重要な進展がありました。これらのAIパワードエンティティは複雑な環境で独立してナビゲーションし、情報を持った判断を下し、物理世界と対話することができます。この進展にはいくつかのキーとなる進歩要素があります：

ロボットのナビゲーション

• センサーフュージョン：センサーフュージョンのための高度なアルゴリズムにより、カメラ、LiDAR、オドメーターなどのさまざまなソースからのデータをシームレスに統合させることができ、動的で混雑した環境においてより正確かつ堅牢なナビゲーションが可能になりました。（出典：https://www.voagi.com/easily-integrate-genai-app-with-segmind-api-using-postman.html）
• 経路計画：改良された経路計画アルゴリズムにより、ロボットは複雑な地形や障害物をより効率的かつ機敏にナビゲートすることができるようになりました。これらのアルゴリズムはリアルタイムのセンサーデータを組み込み、経路を動的に調整し、予期せぬ危険を回避します。（出典：https://www.voagi.com/easily-integrate-genai-app-with-segmind-api-using-postman.html）

意思決定

• 強化学習：強化学習アルゴリズムの進歩により、ロボットは明示的なプログラミングなしで新しい環境を学び、適応することができるようになりました。これにより、経験と観察に基づいてリアルタイムで最適な決定を下すことができました。（出典：https://www.voagi.com/easily-integrate-genai-app-with-segmind-api-using-postman.html）
• マルチエージェントシステム：マルチエージェントシステムの研究により、複数の自律エージェント間の協力とコミュニケーションが可能になりました。これにより、彼らは複雑なタスクを共同で解決し、最適な結果のために行動を調整することができました。（出典：https://www.voagi.com/easily-integrate-genai-app-with-segmind-api-using-postman.html）

人間とロボットの相互作用

• 自然言語処理（NLP）：NLPの進歩により、ロボットは自然言語の命令やクエリをより効果的に理解して応答することができるようになりました。これにより、人間とロボットの間で自然で直感的な対話が可能になりました。（出典：[https://www.voagi.com/easily-integrate-genai-app-with-segmind-api-using-postman.html: https://www.voagi.com/easily-integrate-genai-app-with-segmind-api-using-postman.html])
• コンピュータビジョン：コンピュータビジョンの進展により、ロボットはより高い精度で周囲の環境を認識し解釈することが可能になりました。これにより、オブジェクトの認識、人間の動きの追跡、さまざまな社会的な合図への適切な応答が可能になりました。（出典：[https://www.voagi.com/easily-integrate-genai-app-with-segmind-api-using-postman.html: https://www.voagi.com/easily-integrate-genai-app-with-segmind-api-using-postman.html])

これらの自律エージェントの驚異的な進化は、知的な機械が人間とシームレスに協力して、さまざまなドメインで対話する未来に私たちを近づけています。この技術は、製造業、医療、交通などのセクターを革新し、人間と機械が協力してより良い未来を実現するための基盤を形成するという膨大なポテンシャルを秘めています。

オープンソース運動が勢いを増す：

主要なテック企業がLLM（Large Language Models）の研究やモデルを私有化する傾向が増している中、2023年はオープンソース運動の驚異的な復活を目にしました。このコミュニティ主導の取り組みにより、多数の注目すべきプロジェクトが生まれ、協力と強力な技術へのアクセスを民主化する効果がありました。

多様なアプリケーション向けのベースモデル

• Llama 2：多様なアプリケーションのベンチマークベースモデルとして評価されるLlama 2は、優れたパワーと柔軟性を提供します。これにより、開発者はさまざまなドメインでLLMの機能をより一層高め、拡張することができます。（出典：https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/open-llama）
• BLOOM：多言語対応に焦点を当てたBLOOMは、46以上の言語をサポートし、グローバルな範囲や多様な言語処理を必要とするプロジェクトにとって理想的な選択肢です。（出典：https://huggingface.co/bigscience/bloom）
• Falcon：4,000億のパラメータと1兆のトークンでトレーニングされたFalconは、NLPタスク全般で卓越したパフォーマンスを発揮し、透明なライセンスモデルを備えています。これにより、研究者や開発者にとって強力でアクセスしやすい選択肢となっています。（出典：https://github.com/huggingface/blog/blob/main/falcon.md?plain=1）

LLM技術へのアクセスを民主化する

• GPT4All：この使いやすいインターフェースは、計算リソースが限られている研究者や開発者がLLMの力をローカルで活用することを可能にします。これにより、参入障壁が大幅に低くなり、広範な採用と探索が促進されます。（出典：https://github.com/nomic-ai/gpt4all）
• Lit-GPT：この包括的なリポジトリは、事前学習済みのLLMが即座に利用可能で、微調整や探索に使用できる宝庫となっています。これにより、下流のアプリケーションの開発と展開が加速し、LLMの恩恵を現実世界のシナリオへ素早くもたらすことができます。（出典：https://github.com/Lightning-AI/lit-gpt?search=1）

LLMの能力向上

• LlamaIndex：このツールキットは、LLMを活用した検索補完型ジェネレーションの可能性を引き出します。この革新的なアプローチにより、より正確で情報豊富な出力を生成することができ、事実の正確性と文脈理解が必要なさまざまなタスクにおいて、LLMの能力が大幅に向上します。（出典：https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/open-llama）
• Megatron-Turing NLG：Microsoft ResearchとNVIDIAが開発したこの強力なモデルは、テキスト生成タスクで優れたパフォーマンスを発揮し、開発者に創造的で情報豊富な出力を作成するための堅牢なツールを提供します。（出典：https://developer.nvidia.com/blog/using-deepspeed-and-megatron-to-train-megatron-turing-nlg-530b-the-worlds-largest-and-most-powerful-generative-language-model/）

APIと使いやすいインターフェース

• LangChain：この広く普及しているAPIは、既存のアプリケーションにLLMをシームレスに統合し、さまざまなモデルにアクセスすることができます。これにより、統合プロセスが簡素化され、迅速なプロトタイピングとさまざまな産業やドメインでのLLMの採用が加速されます。（出典：https://www.youtube.com/watch?v=DYOU_Z0hAwo）

これらのオープンソースのLLMプロジェクトは、多様な強みと貢献を持ち、2023年のコミュニティ主導のムーブメントの注目すべき成果を表しています。これらのプロジェクトの継続的な開発と成長は、LLM技術の民主化とその潜在的な力が世界中のさまざまなセクターを革命化する可能性を秘めています。

ビッグテックとジェミニがLLMアリーナに参入

ChatGPTの成功に続いて、Google、Amazon、xAIなどの主要なテック企業と、Googleの最新のLLMプロジェクトであるジェミニは、独自の社内LLMの開発に着手しました。注目すべき例としては、以下があります：

• Grok (xAI): 解釈可能性と透明性を重視して設計されたGrokは、ユーザーに出力の裏にある推論の理由を提供します。これにより、ユーザーはGrokの意思決定の背後にある理論を理解し、その意思決定プロセスに対して信頼と自信を育むことができます。
• Q (Amazon): このLLMはスピードと効率を重視しており、高速な応答時間と高いスループットが必要なタスクに適しています。QはAmazonの既存のクラウドインフラとサービスとシームレスに統合し、さまざまなアプリケーションに対してアクセス可能でスケーラブルなソリューションを提供します。
• Gemini (Google): LaMDAとPaLMの後継者であるジェミニは、32のベンチマークテストのうち30でGPT-4を上回るとされています。これはGoogleのBardチャットボットを駆動し、Ultra、Pro、Nanoの3つのバージョンで利用できます。

また、読むには： ChatGPT vs Gemini：AIアリーナのタイタン対決

マルチモーダルLLM

2023年の最も興奮する進展の1つは、テキスト、画像、音声、ビデオなど、さまざまなデータモダリティを理解し処理することができるマルチモーダルLLM（MLM）の出現でした。この進歩により、AIの適用領域で以下のような新しい可能性が開かれました：

• マルチモーダル検索：MLMは異なるモダリティ間でクエリを処理し、ユーザーがテキストの説明、画像、または音声コマンドを使用して情報を検索できます。
• クロスモーダル生成：MLMはテキストの説明、画像、または他のモダリティからインスピレーションを得て、音楽やビデオなどのクリエイティブな出力を生成できます。
• パーソナライズされたインターフェース：MLMはマルチモーダルの相互作用を理解し、個々のユーザーの好みに適応することができ、直感的で魅力的なユーザーエクスペリエンスをもたらします。

追加リソース

• Google Cloudブログ：マルチモーダル生成AI検索
• Chip Huyenのブログ：マルチモダリティと大規模なマルチモーダルモデル（LMM）
• A3logicsブログ：マルチモーダルLLM | 2024 AIエキスパートガイド
• Gary A. FowlerのVoice of AGI記事：マルチモーダルLLMへの導入

テキストから画像へ、テキストからビデオへ

テキストから画像への変換モデルであるDALL-E 2やStable Diffusionが2022年に主流でしたが、2023年にはテキストからビデオの変換において大きな進歩が見られました。Stable Video DiffusionやPika 1.0などのツールは、この領域の注目すべき進展を示し、以下の可能性を切り拓いています：

• 自動化されたビデオ作成：テキストからビデオのモデルは、テキストの記述から高品質のビデオを生成することができ、ビデオ作成をよりアクセス可能かつ効率的にします。
• 物語性の向上：MLMはテキスト、画像、ビデオを組み合わせたインタラクティブで没入型のストーリーテリング体験を作成するために使用されることがあります。
• 現実世界への応用：テキストからビデオへの変換は、教育、エンターテイメント、広告など、さまざまな産業を革新する潜在力を持っています。

総括

2023年が終わりに近づくにつれて、AIの風景はイノベーションと進歩の鮮やかな色で彩られています。様々な分野で驚くべき進歩を目撃し、AIが何を実現できるかの限界を押し広げることができました。LLMの無類の能力から自律エージェントやマルチモーダルインテリジェンスの出現まで、この年はこの変革的な技術の無限の可能性を証明してきました。

しかし、まだ年は終わっていません。まだ何らかの突破が起きるかもしれない日々、週間、さらには月が残されています。説明可能性、責任あるAIの開発、人間とのコンピューターインタラクションとの統合など、さらなる進歩の可能性は広がっています。2024年の扉の前に立って、ワクワク感と期待感が広がっています。

これからの年にはさらに画期的な発見が詰まったものになりますように、そしてAIを善を成すために続けていきましょう！

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