AI モデルについて知っておくべきすべて

LaMDA、GPT、その他…最近では、誰もが AI モデルとその能力について話し合っています。では、この誇大宣伝の理由は何ですか？ AI モデルの使用は、あらゆる業界で急速に拡大しています。最小限の人間による入力で困難な問題の解決策を見つけることができる AI の能力は、このテクノロジの主要なセールスポイントです。いくつかの企業は、AI を採用して生産性を高め、業務を合理化し、提供する顧客サービスを改善することで成功を収めています。しかし、AI モデルが正確に何を意味するか知っていますか?

人工知能 (AI) は、推論、学習、意思決定、問題解決など、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行するコンピューターとマシンの能力を包含する広い用語です。 AI は、その AI モデルに応じて、ヘルスケア、教育、金融、エンターテイメントなど、さまざまなドメインや業界に適用できます。

この記事では、最適なモデル、その種類、選択方法など、AI モデルについて知っておくべきことをすべて説明します。しかし、最初に、底辺から始めて、AI の時代の現在の状況をよりよく理解しましょう。

AIモデルとは？

人工知能 (AI) モデルは、機械が複雑なタスクを学習して実行できるようにする最新の機械学習アルゴリズムの構成要素です。これらのモデルは、人間の脳の認知機能を再現するように設計されており、データに基づいて知覚、推論、学習、意思決定を行うことができます。十分なデータが与えられると、モデルは特定の推論を導き、予測を行うことができます。簡単に言えば、AIモデルが訓練されたデータにスーパーヒーローがいれば、トールとスーパーマンが戦ったらどちらが勝つかがわかります。

AI モデルは、人工知能の重要な部分です。顔認識、電子メールのスパム検出、製品の推奨など、特定のアクティビティを実行する方法を学習するには、人工知能モデルにデータセットが必要です。画像、テキスト、音楽、数字は、AI モデルのトレーニングに使用できるさまざまな形式のデータのほんの一部です。

リマインダー: トレーニングデータとは、AI モデルのトレーニングに使用されるデータを指し、一般的に次の XNUMX つの手法があります。

教師あり学習: AI モデルは、ラベル付けされたデータから学習します。つまり、各データポイントには既知の出力またはターゲット値があります。
教師なし学習: AI モデルは、ラベル付けされていないデータから学習します。つまり、各データポイントの既知の出力またはターゲット値はありません。 AI モデルは、ガイダンスなしでデータ内のパターンまたは構造を見つけようとします。
強化学習: AI モデルは、自身のアクションと環境からのフィードバックから学習します。 AI モデルは、さまざまなアクションと結果を調査することで、報酬を最大化するか、ペナルティを最小化しようとします。

AI モデルは、データ間のパターンと関係を見つけることにより、トレーニングデータから学習します。データポイント. たとえば、顔を認識する AI モデルは、何千もの人間の顔の画像から、目、鼻、口、耳などの特徴を識別することを学習する場合があります。データからパターンと関係を見つけるプロセスは、学習またはトレーニングと呼ばれます。

AI モデルは、トレーニングデータとは異なる別のデータセットを使用して、トレーニングされたタスクをどれだけうまく実行できるかを評価できます。この一連のデータは、 テストデータ or 検証データ.

テストデータは、AI モデルの精度、精度、再現率、またはその他の指標を測定するために使用されます。たとえば、顔を認識する AI モデルは、新しい一連の画像から正しく識別できる顔の数についてテストされる場合があります。

AI モデルをデプロイまたは使用して、これまでに見たことのない新しいデータに対してトレーニングされたタスクを実行できます。この一連のデータは、 推論データ or 生産データ. 推論データは、AI モデルからの出力または予測を生成するために使用されます。たとえば、顔を認識する AI モデルは、ユーザーの顔を確認してスマートフォンのロックを解除するために使用される可能性があります。

AI モデルの重要性

ビジネスにおけるデータと AI の重要性は急速に高まっています。生成される大量のデータを理解するために、企業はますます AI モデルに依存しています。 AI モデルを現実世界の状況に適用すると、人間にとっては時間がかかりすぎたり、複雑すぎたりする次のようなことを実行できます。

データの収集： ライバルがデータへのアクセス権を持っていないか制限されている場合、またはデータを取得するのが難しい場合、トレーニング用のデータを収集する能力が最も重要になります。企業は、データを使用して AI モデルをトレーニングし、そのようなモデルを継続的に再トレーニングする (より良い) 場合があります。
出力の生成: とともに生成的敵対ネットワークたとえば、モデルはトレーニングデータ (GAN) に類似した新しいデータを生成できます。現在開発中のジェネレーティブ AI モデルでは、芸術的かつフォトリアリスティックなイメージ (DALL-E 2 など) の作成が可能です。
大規模なデータセットを理解する: モデルの推論では、入力データを使用して出力を予測します。これを行うために、新しいデータであろうとリアルタイムの感覚データであろうと、モデルが以前に「見た」ことのないデータにモデルメソッドが適用されます。
タスクの自動化: AI モデルは、商用の世界で使用するためにパイプラインに組み込まれます。データの入力、処理、および最終的なプレゼンテーションはすべてパイプラインのコンポーネントであり、AI モデルのおかげで自動化できます。

混乱していますか？心配しないでください、それはとても自然なことです！ AIは巨大な研究分野です。そのため、研究者は AI モデルをいくつかのタイプに分類して、よりよく理解できるようにしました。

AI モデルの種類

AI モデルは、使用する複雑さやアーキテクチャに基づいてさまざまなタイプに分類できます。一般的なタイプのいくつかは次のとおりです。

直線回帰
ディープニューラルネットワーク
ロジスティック回帰
決定木 AI
線形判別分析
ナイーブベイズ
サポートベクターマシン
ベクトル量子化の学習
K 最近隣人
ランダムフォレスト

彼らはどういう意味ですか？もっと深く掘り下げて、それらについてもっと学びましょう！

直線回帰

AI モデルは、線形関係を使用して入力データを出力データにマッピングする単純な数学関数を使用します。たとえば、住宅価格を予測する AI モデルでは、サイズ、場所などの要因を考慮した線形関数を使用する場合があります。

ディープニューラルネットワーク

ディープニューラルネットワーク (DNN) は一般的な AI/ML モデルであり、基本的に入力層と出力層の間に多数の (隠れた) 層を持つ ANN です。

それらはまた、人工ニューロンと呼ばれる相互接続されたコンポーネント上に構築されており、人間の脳のニューラルネットワークがそれらを刺激します。この AI ツールをより深く理解するために、ディープニューラルネットワークモデルがどのように機能するかについての詳細な説明をご覧ください。

音声認識、画像認識、NLP (NLP) など、多くの分野で DNN モデルが使用されています。

ロジスティック回帰

ロジスティック回帰では、X 変数はバイナリ XNUMX (真/偽、存在/不在) であり、Y 変数はマッピングプロセスの結果です。

決定木 AI

この AI 方法論は、理解しやすいだけでなく、非常に効果的です。以前の決定からの情報は、決定木を介して分析されます。多くの場合、これらのツリーは基本的な if/then 構造に準拠しています。たとえば、昼食を買う代わりにサンドイッチを詰めれば、お金を節約できます。

回帰と分類の問題はどちらも、決定木に適しています。さらに、初期の種類の予測分析は、基本的な意思決定ツリーによって強化されていました。

線形判別分析（LDA）

単一の意思決定ツリーは効果的な AI モデルかもしれませんが、それらのフォレストは何を達成できるのでしょうか? いくつかの決定木が XNUMX つのランダムフォレストに結合されます。デシジョンフォレスト内のすべてのツリーは、それぞれ独自の結果または決定を返し、その後平均化されます。結合された結果により、最終的な予測または結論はより信頼性が高くなります。

巨大なデータセットを操作する場合、ランダムフォレスト AI モデルが真価を発揮します。このアプローチを使用して、回帰と分類の問題の両方に取り組むことができます。ランダムフォレストモデルの使用は、最新の予測分析の開発において非常に重要です。

ナイーブベイズ

Naive Bayes は、入力間の接続について仮定を行わない分類方法です。

サポートベクターマシン

データをより正確に分類するために、サポートベクターマシンメソッドはパーティション (超平面) を作成します。

学習ベクトル量子化（LVQ）

学習ベクトル量子化を使用することで、モデルはデータポイントとしてプロトタイプに収束します。これは、個々のデータポイント間の距離を評価するときに k 最近傍法が行うのと同じです。

K 最近隣人

回帰タスクと分類タスクの両方で、K 最近傍 (kNN) モデルは、単純な教師あり ML ソリューションを提供します。この手法は、関連する情報が密集する傾向があるという概念に基づいています。

この堅牢なアプローチの主な欠点は、データが追加されるにつれて処理が遅くなることです。

ランダムフォレスト

アンサンブル学習モデルであるランダムフォレストは、回帰タスクと分類タスクの両方に適用できます。最終的な予測を行う前に、バギング手法を使用して多数の決定木の結果を組み合わせます。

複雑さを軽減するために、調査結果を組み合わせてより正確な予測を行う前に、データの個別のサブセットで個別にトレーニングされたデシジョンツリーの「フォレスト」を構築します。

AI モデルは、人間の能力を高め、さまざまな分野や業界で新たな可能性を可能にする強力なツールです。ただし、倫理的な問題、偏見、プライバシー、セキュリティ、説明責任、説明責任などの課題とリスクももたらします。したがって、それらがどのように機能するか、責任を持って使用する方法、および使用するものを理解することが重要です。

最高の AI モデル

テキストの生成、画像の生成など、さまざまなタスクにいくつかの AI モデルが使用されていることに注意することが重要です。これらは最良のものの一部です。

GPT4
MT-NLG
TheMDA
チンチラ AI
ラマ
DALL-E2
安定拡散
ミッドジャーニー v5

最高の AI モデルは、大量のデータを迅速かつ正確に処理できます。

それらの目的を簡単に詳しく見てみましょう。

GPT4

GPT-4 は、OpenAI による自然言語処理のための最新かつ最先端の人工知能システムです。これは、キーワードまたはプロンプトが与えられると、あらゆるトピックについて一貫性のある多様なテキストを生成できるディープニューラルネットワークです。これは、最高の AI モデルの XNUMX つです。

大規模なマルチモーダルモデルである GPT-4 を発表し、機能と整合性に関する史上最高の結果を示します。 https://t.co/TwLFssyALF pic.twitter.com/lYWwPjZbSg

- OpenAI（@OpenAI） 2023 年 3 月 14 日

GPT-4 はトランスフォーマーアーキテクチャに基づいており、大規模なセルフアテンションメカニズムを使用して、数十億語のテキストデータから学習します。 GPT-4 は、テキストの要約、質問への回答、テキストの生成、翻訳など、さまざまなタスクを実行できます。最高の AI モデルは、経験から学び、変化する状況に適応することができます。

以前に説明した GPT-4の使い方.

あなたが知る必要があるすべて GPT5

MT-NLG

Megatron-Turing 自然言語生成モデル (MT-NLG) を構成する 530 億のパラメーターは、これまでに構築された最も高度なモノリシックトランスフォーマー英語モデルの XNUMX つです。

以前の最先端のモデルと比較して、この 105 層の変換器ベースの MT-NLG は、ゼロ、ワンショット、および少数のシナリオで優れたパフォーマンスを発揮します。補完予測、読解力、常識推論、自然言語推論、単語の意味の曖昧さの解消など、さまざまな自然言語タスクで他のシステムよりも優れています。最高の AI モデルは、高い精度で予測を行うことができます。

詳細については、クリックこちら.

TheMDA

LaMDAは、人々が恐れている「言語モデル」です。 Google の従業員が LaMDA に意識があると信じた後、AI がその回答で放った印象のために話題になりました。さらに、エンジニアは、LaMDA が人間と同じように、コミュニケーションを通じて不安を表現するという仮説を立てました。それは、Google の ChatGPT キラーを強化しました。吟遊詩人 AI.

何よりもまず、これは、前の単語に基づいてシリーズ内の次の単語を予測するための統計的方法です。 LaMDA の革新性は、タスクベースの応答よりも緩い方法で対話を刺激する可能性があるという事実にあります。あるトピックから別のトピックへと会話が自由に流れるようにするには、会話型言語モデルは、マルチモーダルユーザーの意図、強化学習、提案などの概念に精通している必要があります。

チンチラ AI

チンチラ AI による DeepMind は、大規模な言語モデルの一般的な選択肢であり、競合他社よりも優れていることが証明されています。 2022 年 3 月、DeepMind はチンチラ AI をリリースしました。これは、GPT-1、Jurassic-7、Gopher、Megatron-Turing NLG などの他の大規模言語モデルと同様の方法で機能します。それにもかかわらず、チンチラ AI の主なセールスポイントは、Gopher と同じ予想コストで作成できることですが、より少ないパラメーターとより多くのデータを使用して、Gopher よりも平均で XNUMX% 正確な結果を提供することです。

FLOP 予算の場合、以前の作業では、トレーニングトークンを犠牲にしてパラメーターが過剰に割り当てられていました。チンチラとゴーファーは同じトレーニングコンピューティングを使用します。しかし、チンチラは 4 倍のトークンでトレーニングされ、4 倍小さいため、ダウンストリームでの使用が安価になります。 https://t.co/RepU03NJ91 2/3 pic.twitter.com/kBAavQ3rTC

— ディープマインド (@DeepMind) 2022 年 4 月 12 日

これは、最高の AI モデルの XNUMX つです。詳細については、以前に説明したチンチラ AI.

ラマ

最新の大言語モデルに会いましょう! LLaMA モデルは、質問応答や文書要約などの分野で人工知能の可能性を調査する研究者や開発者を支援するために開発されました。

Meta の Fundamental AI Research (FAIR) チームによって開発された新しいモデルがリリースされました。確立されたテクノロジー企業と十分な資金を持つ新興企業の両方が、人工知能 (AI) の進歩を自慢し、そのテクノロジーを商用製品に組み込むために競い合っています。

「LLM は、テキストの生成、会話、文書の要約、および数学の定理の解決やタンパク質構造の予測などのより複雑なタスクにおいて、多くの可能性を示してきました。」

-マーク・ザッカーバーグ

企業は競争力を獲得するために、最高の AI モデルの開発に多額の投資を行っています。

DALL-E2

書かれた説明からデジタル画像を生成するために、OpenAI は DALL-E 2 機械学習モデルを開発しました。 AI Open AI を専門とする新しい会社は、既存のものを変更するだけでなく、オリジナルの芸術作品を生成できるジェネレーティブツールとして設計しました。これは、画像生成に最適な AI モデルの XNUMX つです。

[埋め込まれたコンテンツ]

最良の AI モデルは、多くの場合、さまざまな分野の専門家チーム間のコラボレーションの結果です。

詳細については、以前に説明した DALL-E2.

安定拡散

Stable Diffusion は、Stability AI が 22 月 XNUMX 日にリリースしたオープンソースの AI アートジェネレーターです。 Stable Diffusion は Python で書かれており、その型は変換言語モデルです。 Cuda カーネルをサポートするすべてのオペレーティングシステムで動作します。

アイズ·ワイド·シャット
aiアート、安定拡散、デジタルアート pic.twitter.com/7QA8JpDkFB

— サイボーグ🕯 (@MirrorinSpace) 2022 年 12 月 15 日

これは、画像生成に最適な AI モデルの XNUMX つです。私たちをチェックしてください安定拡散AI 詳細についてはガイドをご覧ください。

ミッドジャーニー v5

Midjourney v5 は、人気の AI アートプログラムの最新モデルです。 Midjourney の高品質の画像とユニークな芸術的才能により、人気のある AI テキストから画像へのジェネレーターになりました。このプログラムは、Discord ボットコマンドを介してユーザー入力を受け取り、入力された単語に基づいて画像を作成します。

ピクサー・ライアン 😂

感謝 @ミッドジャーニー pic.twitter.com/FihoaEMxGZ

—ライアン・カーソン（@ryancarson） 2022 年 12 月 11 日

これは、画像生成に最適な AI モデルの XNUMX つです。私たちをチェックしてくださいミッドジャーニー詳細についてはガイドをご覧ください。

ビジネスに適した AI モデルを選択する方法

人工知能 (AI) は、ヘルスケアから金融、教育からエンターテイメントまで、あらゆる業界とセクターを変革しています。しかし、特定のビジネス上の問題に最適な AI モデルをどのように判断するのでしょうか? このブログ投稿では、ユースケースに適した AI モデルを選択する方法に関するガイドラインとヒントをいくつか提供します。

ビジネスの問題に適した AI モデルを選択するには、次の要因を考慮する必要があります。

所有しているデータの種類と量: AI モデルが異なれば、適切にトレーニングして実行するために必要なデータの種類と量も異なります。たとえば、教師あり学習モデルには大量のラベル付きデータが必要であり、取得に費用と時間がかかる可能性があります。教師なし学習モデルは、ラベル付けされていないデータを処理できますが、データにノイズが多い場合や無関係な場合、意味のある結果が得られない可能性があります。強化学習モデルには、環境との多くの試行錯誤の相互作用が必要であり、実際にシミュレートまたは複製するのは困難な場合があります。
問題の複雑さと特異性: AI モデルが異なれば、複雑さと特異性のレベルも異なります。たとえば、教師あり学習モデルは、画像分類や感情分析などの明確に定義された問題に対して非常に正確で正確です。教師なし学習モデルは、異常検出や顧客セグメンテーションなどの複雑またはあいまいな問題に対して、より柔軟で一般化できる可能性があります。強化学習モデルは、ゲームのプレイやロボットのナビゲーションなど、動的またはインタラクティブな問題に対して非常に適応性が高く、創造的です。

速度と精度のトレードオフ: AI モデルが異なれば、速度と精度のトレードオフも異なります。たとえば、教師あり学習モデルは、トレーニングが完了すると非常に高速かつ正確になりますが、トレーニングには長い時間と多くのリソースが必要になる場合があります。教師なし学習モデルは、トレーニングが非常に高速で効率的ですが、場合によっては正確性や信頼性が高くない場合があります。強化学習モデルは、トレーニングが非常に遅く不安定になる可能性がありますが、長期的には非常に高いレベルのパフォーマンスと最適化を達成する可能性があります。

お分かりのように、ビジネス上の問題に適した AI モデルを選択する場合、万能のソリューションはありません。問題のドメイン、データの可用性と品質、パフォーマンスの目標と制約、予算とタイムラインを理解する必要があります。また、さまざまな AI モデルを試し、適切な指標と基準を使用してその結果を評価する必要があります。

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