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8 年の AI トレンド トップ 2023: XNUMX 年を振り返る

プラトン再発行
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葉が金色に色づき、2023 月の寒さが落ち着いてくると、人工知能の分野で目覚ましい進歩が見られた XNUMX 年を振り返る時期が来ました。 XNUMX 年は単なる進歩の年ではありませんでした。 それは勝利の年であり、AI が達成できることの限界が繰り返し押し広げられ、再形成された年でした。 LLM 機能の画期的な進歩から、これまでにない方法で世界をナビゲートし対話できる自律エージェントの出現に至るまで、この年は、この革新的なテクノロジーの無限の可能性を証明する年でした。

AIトレンド

この包括的な調査では、AI における 2023 年を定義する XNUMX つの主要なトレンドを掘り下げ、業界を再構築し、私たちの未来そのものに革命をもたらすと約束されているイノベーションを明らかにします。 AI 愛好家の皆さん、シートベルトを締めて、テクノロジーの歴史に永遠に刻まれる XNUMX 年の旅に乗り出しましょう。

目次

RLHF と DPO の微調整

2023 年には、ユーザーの意図を理解して実現するための大規模言語モデル (LLM) の機能強化において大きな進歩が見られました。 XNUMX つの重要なアプローチが明らかになりました。

  • ヒューマンフィードバックによる強化学習 (RLHF): この方法では、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、進化するユーザーのニーズや好みへの継続的な改善と適応を可能にします。 このインタラクティブなアプローチにより、特に複雑な領域や主観的な領域において、LLM の微妙な理解と意思決定能力の開発が促進されます。
  • 直接優先最適化 (DPO): DPO は、明示的な強化信号を必要とせずにユーザーの好みに合わせて直接最適化する、よりシンプルな代替手段を提供します。 このアプローチは効率と拡張性を優先するため、より迅速な適応と展開が必要なアプリケーションに最適です。 その合理化された性質により、開発者はユーザーのフィードバックに基づいて LLM の動作を迅速に調整し、進化する設定に確実に合わせることができます。

RLHF と DPO は LLM 開発における大きな進歩を表していますが、既存の微調整方法を置き換えるのではなく、補完します。

  • 事前トレーニング: テキストとコードの大規模なデータセットで LLM をトレーニングし、汎用の言語理解機能を学習できるようにします。
  • 微調整： 特定のタスクまたはデータセットに関して LLM をさらにトレーニングし、その能力を特定のドメインまたはアプリケーションに合わせて調整します。
  • マルチタスク学習: LLM を複数のタスクで同時にトレーニングし、共有表現を学習して各タスクのパフォーマンスを向上させることができます。

LLM 効率の課題への対処:

LLM の機能が向上するにつれて、計算量とリソースの制限が大きな懸念事項になりました。 その結果、2023 年の研究は LLM 効率の向上に焦点を当て、次のような技術の開発につながりました。

  • フラッシュ注意: この新しいアテンション メカニズムにより、LLM の計算コストが大幅に削減されます。 これにより、推論とトレーニングが高速化され、リソースに制約のある環境での LLM の実現可能性が高まり、現実世界のアプリケーションへの統合が容易になります。
  • ロラ & QLoRA: LoRA や QLoRA などの技術も 2023 年に導入され、特定のタスクに合わせて LLM を微調整するための軽量かつ効率的な方法を提供します。 これらのメソッドは、既存の LLM アーキテクチャに追加される小さなモジュールであるアダプターに依存しており、モデル全体を再トレーニングすることなくカスタマイズできます。 これにより、効率が大幅に向上し、導入時間が短縮され、さまざまなタスクへの適応性が向上します。

これらの進歩により、効率的な LLM に対するニーズの高まりに対応し、さまざまなドメインでの LLM の広範な採用への道が開かれ、最終的にはこの強力なテクノロジーへのアクセスが民主化されます。

検索拡張生成 (RAG) が注目を集める:

純粋な LLM は計り知れない可能性を秘めていますが、その精度と事実に基づく根拠に関する懸念は依然として残ります。 検索拡張生成 (RAG) は、LLM を既存のデータまたは知識ベースと組み合わせることで、これらの懸念に対処する有望なソリューション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: 外部ソースからの事実情報を組み込むことで、RAG モデルはより正確で信頼性の高い出力を生成できます。
  • スケーラビリティの向上: RAG モデルは、純粋な LLM に必要な大量のトレーニング リソースを必要とせずに、大規模なデータセットに適用できます。
  • より低いコストで： 既存の知識リソースを利用すると、LLM のトレーニングと実行に関連する計算コストが削減されます。

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のさまざまなアプリケーションにとって価値のある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極めて重要な年となり、その能力の限界を押し上げる大きな進歩が見られました。 これらの AI を活用したエンティティは、複雑な環境を独自にナビゲートし、情報に基づいた意思決定を行い、物理世界と対話することができます。 いくつかの重要な進歩がこの進歩を促進しました。

ロボットナビゲーション

  • センサーフュージョン: センサー フュージョンの高度なアルゴリズムにより、ロボットはカメラ、LiDAR、走行距離計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できるようになり、動的で乱雑な環境でもより正確で堅牢なナビゲーションが可能になります。 （ソース： https://arxiv.org/abs/2303.08284)
  • パスの計画: 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高い効率と機敏性でナビゲートできるようになりました。 これらのアルゴリズムには、センサーからのリアルタイム データが組み込まれており、経路を動的に調整し、予期せぬ危険を回避します。 （ソース： https://arxiv.org/abs/2209.09969)

意思決定

  • 強化学習： 強化学習アルゴリズムの進歩により、明示的なプログラミングを行わずにロボットが新しい環境を学習して適応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せるようになりました。 （ソース： https://arxiv.org/abs/2306.14101)
  • 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コラボレーションとコミュニケーションが促進されました。 これにより、彼らは複雑なタスクに共同で取り組み、最適な結果を得るために行動を調整できるようになりました。 （ソース： https://arxiv.org/abs/2201.04576)

人間とロボットのインタラクション

自律エージェントのこれらの目覚ましい進歩は、インテリジェントなマシンがさまざまなドメインで人間とシームレスに連携する未来に私たちを近づけます。 このテクノロジーは、製造、医療、輸送などの分野に革命をもたらし、最終的には人間と機械が協力してより良い明日を実現する未来を形作る大きな可能性を秘めています。

オープンソース運動が勢いを増す:

大手テクノロジー企業が LLM 分野の研究とモデルを民営化する傾向が強まる中、2023 年にはオープンソース運動の顕著な復活が見られました。 このコミュニティ主導の取り組みにより、多くの注目すべきプロジェクトが生まれ、コラボレーションが促進され、この強力なテクノロジーへのアクセスが民主化されました。

多様なアプリケーションに対応するベースモデル

LLM テクノロジーへのアクセスの民主化

  • GPT4すべて: このユーザーフレンドリーなインターフェイスにより、限られた計算リソースを持つ研究者や開発者がローカルで LLM のパワーを活用できるようになります。 これにより参入障壁が大幅に下がり、より広範な導入と探索が促進されます。 （ソース： https://github.com/nomic-ai/gpt4all)
  • リット GPT: この包括的なリポジトリは、微調整や探索にすぐに利用できる、事前トレーニングされた LLM の宝庫として機能します。 これにより、ダウンストリーム アプリケーションの開発と展開が加速され、LLM の利点が現実世界のシナリオに迅速に適用されます。 （ソース： https://github.com/Lightning-AI/lit-gpt?search=1)

LLM 機能の強化

APIとユーザーフレンドリーなインターフェース

  • ラングチェーン: この広く普及している API は、LLM を既存のアプリケーションにシームレスに統合し、さまざまなモデルへのアクセスを許可します。 これにより、統合プロセスが簡素化され、ラピッド プロトタイピングが容易になり、さまざまな業界やドメインでの LLM の導入が加速されます。 （ソース： https://www.youtube.com/watch?v=DYOU_Z0hAwo)

これらのオープンソース LLM プロジェクトは、その多様な強みと貢献を備え、2023 年のコミュニティ主導の運動の顕著な成果を表しています。その継続的な開発と成長は、LLM テクノロジーの民主化と、世界中のさまざまなセクターに革命を起こす潜在力にとって大きな期待を抱いています。グローブ。

Big Tech と Gemini が LLM アリーナに参入

ChatGPT の成功を受けて、Google、Amazon、xAI などの大手テクノロジー企業は、Google の最先端 LLM プロジェクト Gemini とともに、独自の社内 LLM の開発に乗り出しました。 注目すべき例は次のとおりです。

  • グロク (xAI): Grok は、説明可能性と透明性を念頭に置いて設計されており、その出力の背後にある推論についての洞察をユーザーに提供します。 これにより、ユーザーは Grok の意思決定の背後にある理論的根拠を理解できるようになり、その意思決定プロセスに対する信頼と自信が醸成されます。
  • Q（アマゾン）: この LLM は速度と効率を重視しており、速い応答時間と高いスループットを必要とするタスクに適しています。 Q は Amazon の既存のクラウド インフラストラクチャおよび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。
  • ジェミニ (Google): LaMDA および PaLM の後継であるこの LLM は、4 のベンチマーク テスト中 30 で GPT-32 を上回るパフォーマンスを発揮すると主張されています。 これは Google の Bard チャットボットを強化しており、Ultra、Pro、Nano の XNUMX つのバージョンで利用できます。

また読む： ChatGPT vs Gemini : AI アリーナでのタイタンの激突

マルチモーダル LLM

2023 年の最もエキサイティングな発展の XNUMX つは、テキスト、画像、音声、ビデオなどのさまざまなデータ モダリティを理解して処理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、次のような分野で AI アプリケーションの新たな可能性が開かれます。

  • マルチモーダル検索: MLM はさまざまなモダリティにわたってクエリを処理できるため、ユーザーはテキストの説明、画像、さらに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、またはその他のモダリティからインスピレーションを得て、音楽、ビデオ、詩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、マルチモーダルなインタラクションを理解することで個々のユーザーの好みに適応し、より直観的で魅力的なユーザー エクスペリエンスを実現できます。

その他のリソース

テキストから画像へ、テキストからビデオへ

2 年は DALL-E 2022 や Stable Diffusion などのテキストから画像への拡散モデルがシーンを支配していましたが、2023 年にはテキストからビデオへの生成が大きく前進しました。 Stable Video Diffusion や Pika 1.0 などのツールは、この分野での目覚ましい進歩を実証し、以下への道を開きます。

  • 自動ビデオ作成: テキストからビデオへのモデルは、テキストの説明から高品質のビデオを生成できるため、ビデオ作成がより簡単かつ効率的になります。
  • 強化されたストーリーテリング: MLM を使用すると、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 エクスペリエンスを作成できます。
  • 現実世界のアプリケーション: テキストからビデオへの生成は、教育、エンターテイメント、広告などのさまざまな業界に革命を起こす可能性があります。

まとめ

2023 年が終わりに近づくにつれ、AI の風景は革新と進歩の鮮やかな色合いで彩られています。 私たちはさまざまな分野で目覚ましい進歩を遂げており、それぞれの分野で AI が達成できる限界を押し広げています。 LLM の前例のない機能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に至るまで、この年は、この革新的なテクノロジーの無限の可能性を証明する年となりました。

しかし、今年はまだ終わっていません。 他にどのような画期的な進歩が展開されるかを目撃するには、まだ数日、数週間、さらには数か月も残されています。 説明可能性、責任ある AI 開発、人間とコンピューターの相互作用との統合などの分野でさらなる進歩が見込まれる可能性は依然として膨大です。 2024 年の頂点に立つと、興奮と期待感が空気に満ちています。

これからの XNUMX 年がさらに画期的な発見に満ち、私たちが今後も AI を良い目的で使い続けることができますように。

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