すべてがオン チャットGPT

すべてがオン 人工知能

人工知能は急速に進化しており、デジタル時代に大きな変化をもたらしています。 その結果、AI 革命によりシステムとの対話方法が再定義され、従来の汎用チャットボットは過去のものとなるでしょう。 その反射こそが、 テクエクスプロア。

もっと詳しく知る:

この変革の一例は、高度言語モデル (LLM) を利用した ChatGPT であり、歴史上最も急速に成長しているオンライン サービスとなっています。 Google や Microsoft などの大手テクノロジー企業は生成 AI を自社製品に統合しており、世界のリーダーは経済成長を促進するためにこのツールを採用しています。

最も保持されているトレーニング データ

LLM トレーニングは、AI システムが書籍や Web ページからコンテンツを吸収して、ネットワーク全体に分散されることがよくあります。 ただし、よりターゲットを絞ったトレーニング データセットがあれば、特定の業界で働いている人や特定の地域に住んでいる人にとって、チャットボットはさらに便利になる可能性があります。

AI時代におけるデータの重要性の増大は否定できません。 Meta や Google などの企業は、ユーザーデータに基づいてターゲットを絞った広告を販売して数十億ドルの利益を上げています。 一方、OpenAI はデータに対して異なるアプローチをとります。

研究への投資

AI の世界における革命は、大量のデータを保有する企業のビジネス モデルを変えています。 一部の大手テクノロジー企業は、自社のデータリソースを最大限に活用しながら、AIの研究開発に長年投資してきました。

X や Reddit などの他の組織は、サイトからデータを抽出するために使用されるシステムである API へのアクセスに料金を請求し始めています。 彼らにとって、データ収集にはクエリに答えるためのコンピューティング能力の向上が必要となるため、多大な費用がかかります。

合成データの使用

別の方法は、AI システムによって作成された合成データを使用して、より高度なモデルをトレーニングすることです。 ただし、この作成には課題があります。合成データは、チャットボット モデルに何か新しいことを教えるために実際のデータとは十分に異なっており、同時に有用な精度を保つ必要があるためです。

これらの課題に対処するために、AI モデルは、特に精度に関して人間のフィードバックにますます依存する可能性があります。 したがって、これらの不正確さを修正するために人間によるフィードバックの需要が増加する可能性があります。

小型言語モデルが増加中

これらの新たな AI トレンドは、多くの組織が特殊なデータを使用して、独自のニーズに合わせてカスタマイズされた独自の内部 AI システムを作成できるようになる未来を示しています。 これは、長期的には ChatGPT のような汎用モデルに依存するよりも有益であることが判明する可能性があります。

たとえば、日本政府は、国の特定のニーズを満たすために、ChatGPT の日本中心バージョンの重要性をすでに認識しています。 SAP などの企業も、ビジネス組織にカスタム AI 開発機能を提供する独自の AI ロードマップを立ち上げています。

McKinsey や KPMG などの有名なコンサルティング会社は、特定の目的に合わせた AI モデルのトレーニングを検討しており、ChatGPT のカスタム バージョンを作成するためのガイドはオンラインで簡単に見つけることができます。 さらに、GPT4All などのオープンソース システムも利用できるようになりました。

汎用 LLM の開発課題と規制問題が増大し続ける中、AI の将来は、貴重で的を絞った人間のフィードバックのおかげでデータが少ないという欠点を克服できる、さまざまな小規模で特殊な言語モデルによって形作られる可能性があります。

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