「Microsoftが’思考のアルゴリズム’を通じてAIに人間のような推論を注入する」

Microsoft injects human-like reasoning into AI through 'algorithm of thought'.

.fav_bar { float:left; border:1px solid #a7b1b5; margin-top:10px; margin-bottom:20px; } .fav_bar span.fav_bar-label { text-align:center; padding:8px 0px 0px 0px; float:left; margin-left:-1px; border-right:1px dotted #a7b1b5; border-left:1px solid #a7b1b5; display:block; width:69px; height:24px; color:#6e7476; font-weight:bold; font-size:12px; text-transform:uppercase; font-family:Arial, Helvetica, sans-serif; } .fav_bar a, #plus-one { float:left; border-right:1px dotted #a7b1b5; display:block; width:36px; height:32px; text-indent:-9999px; } .fav_bar a.fav_print { background:url(‘/images/icons/print.gif’) no-repeat 0px 0px #FFF; } .fav_bar a.fav_print:hover { background:url(‘/images/icons/print.gif’) no-repeat 0px 0px #e6e9ea; } .fav_bar a.mobile-apps { background:url(‘/images/icons/generic.gif’) no-repeat 13px 7px #FFF; background-size: 10px; } .fav_bar a.mobile-apps:hover { background:url(‘/images/icons/generic.gif’) no-repeat 13px 7px #e6e9ea; background-size: 10px} .fav_bar a.fav_de { background: url(/images/icons/de.gif) no-repeat 0 0 #fff } .fav_bar a.fav_de:hover { background: url(/images/icons/de.gif) no-repeat 0 0 #e6e9ea } .fav_bar a.fav_acm_digital { background:url(‘/images/icons/acm_digital_library.gif’) no-repeat 0px 0px #FFF; } .fav_bar a.fav_acm_digital:hover { background:url(‘/images/icons/acm_digital_library.gif’) no-repeat 0px 0px #e6e9ea; } .fav_bar a.fav_pdf { background:url(‘/images/icons/pdf.gif’) no-repeat 0px 0px #FFF; } .fav_bar a.fav_pdf:hover { background:url(‘/images/icons/pdf.gif’) no-repeat 0px 0px #e6e9ea; } .fav_bar a.fav_more .at-icon-wrapper{ height: 33px !important ; width: 35px !important; padding: 0 !important; border-right: none !important; } .a2a_kit { line-height: 24px !important; width: unset !important; height: unset !important; padding: 0 !important; border-right: unset !important; border-left: unset !important; } .fav_bar .a2a_kit a .a2a_svg { margin-left: 7px; margin-top: 4px; padding: unset !important; }

研究者たちは、この手法によってモデルが探索プロセスを最適化する際に「直感」を向上させると主張しています。 ¶ クレジット:AIを使用して作成された画像(Decryptによる)

テック大手のMicrosoftは、「思考のアルゴリズム」(AoT)と呼ばれる新しいAIトレーニング手法を発表しました。この手法は、ChatGPTなどの大規模言語モデルをより効率的で人間らしい推論能力を持つようにすることを目的としています。

この新しい手法は、DALL-E、ChatGPT、そして強力なGPT言語モデルの作成者であるOpenAIに積極的に投資してきた同社にとって、自然な次のステップです。

Microsoftによれば、AoT手法は「言語モデルをより効率的な問題解決のパスに導く」ということで、これは公開された研究論文によると、ポテンシャルを秘めたゲームチェンジャーです。この新しいアプローチでは、「インコンテキスト学習」を活用して、モデルが組織的に異なる解決策を探索できるようにしています。

その結果、より速く、リソースを節約する問題解決が可能になります。

詳細はDecryptの記事をご覧ください。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

機械学習

効果的にLLMをトレーニングする方法:小規模な導入のためのベストプラクティス

Large Language Models(LLMs)の新しい進歩に関するニュースの中で、あなたは「自分自身のLLMをどのように訓練すればいいの...

機械学習

メタAIがSeamlessを導入:リアルタイムで表現豊かな言語間コミュニケーションを可能にするパブリックで利用可能なAIシステム

自動音声翻訳の新機能と改善により、より多くのことが可能になり、より多くの言語をカバーし、さまざまな入力形式と連携して...

機械学習

このAI論文は、「Vary」という新しいアプローチを明らかにしています:高度な多言語認識タスクのための大規模なビジョン言語モデルの視覚語彙を拡張するためのアプローチ

大視覚言語モデル(LVLM)は、コンピュータビジョンと自然言語処理を組み合わせて、視覚的なコンテンツのテキストの説明を生...

AI研究

「強力な遺産:研究者の母が核融合への情熱をかきたてる」

編集者のメモ:これは、高性能コンピューティングを用いて科学を進める研究者を紹介するシリーズの一部です。 高校に入る前、...

データサイエンス

バイオメディカル文献のアトラスは、捏造された研究を追跡するのに役立つかもしれません

バイオメディカル文献のアトラスは、不正研究を特定するのに役立つ可能性があります