要点
- AIはプログラマーが丹念に作成したコンピューターコードから成り立つ
- 大規模言語モデル（LLM）は確率と統計的関連性に基づき、膨大なデータセットに露出されて洗練される
- AIの魔法やLLMの基盤はパターン認識、統計分析、複雑なアルゴリズムにある
- 機械学習はデータパターンから学習し情報を解釈するAIのサブセットであり、ニューラルネットワークは多くの機械学習アルゴリズムの重要な部分である
- AIの主な課題は公平性、倫理、仕事の未来、プライバシーへの懸念であり、利点は効率向上、複雑な問題の解決、革新の機会提供などである
感想
AIやLLMの技術の背後にある基盤がどれほど複雑であり、人間の工学者によって開発された高度な計算手法に基づいていることに驚かされます。また、AIがもたらす公平性や倫理、プライバシーなどの懸念は重要であり、技術の進化が社会に与える影響を慎重に考慮する必要があると感じます。
元記事: https://elblog.pl/2024/06/08/understanding-the-foundations-of-ai-and-language-models/