人工知能の新たな側面と用語

Generative AIは、ChatGPTなどのツールの名声により注目されており、テキスト、画像、ビデオ、コード、音声、分子構造など、多様な形式のコンテンツを作成する驚異的な能力を持つニューラルネットワークを使用する。
大規模言語モデル(LLMs)は、教師なしまたは半教師あり学習を通じて膨大な量のデータで訓練され、言語処理技術の最前線に立っている。
トークンは、生成AIにおいて言語表現とタスク学習の基礎的な構成要素として機能し、アルゴリズムによってテキストがこれらのトークンに分割される。
プロンプトは、モデルへの入力であり、コマンド、クエリ、または質問などを包括的に理解する言語で表現される必要がある。
AIの「幻覚」は、不正確な回答を提供することを指し、AIのモデルが存在しない財務数字を引用したり、架空の用語の説明を作り出すことがある。
RAGはLLMを特定のデータベースに結び付けることで性能を向上させ、特定領域の語彙を豊かにし、知識プールを更新する。

私の考え: Generative AI技術は、幅広い応用があり、エンターテイメント、医療、教育などの様々な分野に深い影響を与える可能性がある。モデルの開発においては、幻覚の対処やトークン化の効率など、課題も多く存在しており、これらの課題に対処するためのさらなる研究と開発が重要であると思います。