TDSベストオブ2023：ChatGPTとLLMについて

「TDSベストオブ2023：ChatGPTとLLMの魅力に迫る」

2023年はデータサイエンティストや機械学習の専門家にとっては多事な年だったと言えますが、過去12ヶ月においてこの分野で見られた多忙な活動量を完全に捉えることはできません。

常にハイプや誇張を避けようとする一方で、AIとその日常生活への影響についての専門家や社会全体の見方において劇的な変化が見られたことは否定できません。2022年の終わりにおけるChatGPTの発表は、この移り変わりにおいて単なるきっかけや象徴的な焦点であるという役割を果たしていることが難しく否定できません。

それゆえ、2023年において私たちの著者たちの最高かつ最も人気のある仕事をどのようにまとめることができるかを検討する際に、一般的なLLMやそれによる汎用的なチャットボットに関する記事に目を向けることは非常に自然な選択となりました。ここに提示されている記事の選択は必ずしも網羅的ではありませんが、それは私たちの読者である皆様が最も反応した記事の代表的なサンプルを提供しています。それは、読み逃すことができなかった記事や共有したかった記事、そしてTDSやそれ以上で最も思慮深い議論を引き起こした記事です。

過去1年で最大の影響を及ぼした記事について詳しく見る前に、私たちはまず全てのコミュニティへのご支援に感謝の気持ちを表したいと思います。私たちは、信じられないほどの著者、VoAGIのパートナー、自分たちの専門知識を無償で提供してくれる献身的なボランティア編集者の方々、そして私たちの2人の元同僚であり非凡な編集者であるCaitlin KindigとKatherine Prairieに特に感謝の意を表します。

• 「拡散を通じた適応学習：先進のパラダイム」
• データプロジェクトが現実的な影響をもたらせない理由：アナリティクスマネージャーとして気をつけるべき5つの重要な要素
• 「ClimSimに出会ってください：機械学習と気候研究の物理学を結びつける画期的なマルチスケール気候シミュレーションデータセット」

• ChatGPTの仕組み：ボットの背後にあるモデルまったく驚くべき展開として、Molly Ruby氏の分かりやすく情報豊富な解説が2023年で最も人気のある投稿となりました。まだ読んでいない場合は、追いつくのに遅すぎることはありません！
• 閉じたAIモデルは劣悪なベースラインを作りますChatGPTの世界においてNLPの研究はどのような方向に進むのでしょうか。Anna Rogers氏はこの急速に変化する分野の現状を調査しています。
• Data AnalystよりもChatGPTの方が優れたSQLを書くことができるのでしょうか？LLMが職業全体にどの程度の脅威をもたらすかはまだ見えていませんが、Marie Truong氏はChatGPTの立ち上げ直後にそのコーディングスキルを調査しました。
• GPTは信頼性のない情報の貯蔵庫ですAIによる幻覚に注目したNoble Ackerson氏は、LLMを信頼性のある検索エンジンのように使用する際の新たなリスクに焦点を当てました。

• 任意のテキストをコンセプトグラフに変換する方法LLMのおかげで、NLPの新たな可能性の領域を探求するR

  お楽しみに！2023年を通じて、私たちはLLMsやChatGPTを超えた幅広いトピックに関する数多くの優れた記事を発表してきました。来週、今年最後のVariableエディションでは、データサイエンスやプログラミングスキル、キャリアパス、特別プロジェクトに関する傑出した投稿に特集します。

  2023年にわたる私たちの著者の活動をサポートしてくださった皆様に再度お礼申し上げます！TDSで読んで楽しんだ記事があれば、VoAGIメンバーのフレンドになることを検討してみてください。これは、お気に入りの著者に対して優れた執筆に対するより大きな報酬を提供する新しい会員レベルです。

  次のVariableまで、

  TDS編集部

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