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大規模言語モデル (LLM) を同義語の人工知能 (AI) の世界の中心に押し上げることは、自然言語処理 (NLP) の記述方法を変えた途方もない仕事でした。英語に翻訳すると、これらの非常に複雑なモデルは、使用されているトランスフォーマー ネットワーク アーキテクチャなどの人工ニューラル ネットワークによって支援され、使用されている大規模なデータセットのおかげで、許容できる品質のテキストを理解して生成する能力を私たちに与えてくれます。LLM の急速な発展は、チャットボット、仮想アシスタント、コンテンツ生成、人間のパフォーマンスに匹敵する言語翻訳など、複雑なスケールの問題に効果的に取り組む能力にまでさかのぼることができます。LLM は、開発者が多くのジョブにすべての事前準備された言語機能を使用する可能性を提供し、高度な AI 技術で私たちを驚かせ、AI をすべての人に民主化します。この記事では、AI における LLM の上昇傾向の原因、業界の作業分野への先駆的な影響、および過去および近い将来に LLM が人間とコンピューターの関係にどのように影響したかを解明します。
LLM が人気を博している主な理由は、自然言語処理の実装で非常に成功していることです。LLM は、自然なテキストを理解し、人間のような出力を生成する能力に優れているため、テキスト分類や感情分析から機械翻訳など、さまざまなタスクをうまく実行できます。新しい波の LLM は、扱いにくい言語の複雑さをはるかにうまく処理できるため、AI システムの言語処理能力が向上しています。
LLM は、これまでで最大のモデルに依存し、人間との関係を考慮に入れるように設計された会話生成モデルを活用します。これらのモデルは、数十億のサンプルを含む巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、不明瞭な言語パターンと関連性を理解するのに役立ちます。LLM が処理するデータの量、およびトランスフォーマー ネットワークなどの複雑に設計されたアーキテクチャにより、LLM はコンテキスト コンテンツを適切に把握し、高品質のテキスト出力を出力できます。
転移学習における LLM の効率性は、その人気の高まりに大きく貢献しているもう 1 つの分野です。たとえば、OpenAI の GPT (Generative Pre-trained Transformer) シリーズや Google 言語モデル BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) などの学習用に準備された LM は、小さいながらもタスク固有のデータのタスクに合わせて微調整できます。これにより、容量と計算能力を節約しながら、事前トレーニング済み LLM のアプリケーション開発が大幅に加速されます。
これらすべてが驚くべき適用範囲を示しているにもかかわらず、多様なアプリケーション全体で驚くべき汎用性を示しています。YouTube のコンテンツ生成や言語翻訳から、チャットボット、言語アシスタント、さまざまな AI ベースのアプリやサービスまで、LLM テクノロジーが主導権を握っています。さまざまな分野や課題に適応できるため、モデルは開発者にとって、最高レベルの言語スキルをアプリケーションに組み込む努力をする際に欠かせないツールとなります。
LLM は、さまざまな対象者の間で AI 技術を普及させ、障害なくより手頃な価格にすることにおいて重要な役割を果たしてきました。事前トレーニング済みの LLM は、オープンソース ライブラリやクラウド サービスを介してすぐに使用できるため、開発者や研究者は、それらを診断して実行することができます。この可用性により、研究者や専門家は、自然言語処理の分野で革新的で実験的なことを行う機会を得ることができ、新しい発見の迅速な開発と発表につながっています。
下流のユーザーは、新しい LLM の結果として、デジタル エクスペリエンスに大きな変化を経験しました。会話型でユーザー指向のアプリケーション統合の助けを借りて、LLM を利用した言語モデルは、ユーザーのクライアントとのより魅力的でパーソナライズされたコミュニケーションを提供するビジネスをサポートします。LLM を利用した仮想エージェントは、活発な会話を行うことができ、仮想アシスタントは複雑な質問を理解することができ、コンテンツ生成メカニズムは、各読者を正確にターゲットにした印象的なテキストを作成できます。
LLM とビジネス分野の LLM の融合は、あらゆる業界 (むしろニッチな業界) の変革の確固たる基盤となります。LLM は、ヘルスケア、金融、テクノロジー、教育など、幅広い分野にわたって、企業が顧客とやり取りする方法や業務を変えます。感情分析システムは顧客からのフィードバックを評価するのに優れ、言語翻訳ツールはグローバルなコミュニケーション プロセスを容易にし、コンテンツ生成アルゴリズムはコンテンツを迅速に作成します。
AI への投資は、野生生物の監視、土地の保全、生物多様性の調整に最先端の技術が使用されている環境保全の新しいパラダイムです。機械学習は、センサー、衛星画像、音響信号から収集されたデータの指標を策定し、絶滅危惧種を監視および保護します。機械学習と AI 主導の技術により、密猟や森林破壊などの行為をリアルタイムで検出して警告し、迅速な対応と保全戦術を実施することもできます。
人工知能は、汚染物質を排出する再生可能エネルギー資源を電力網システムに統合する上で、多面的な役割を果たします。予測分析と機械学習の助けを借りて、風力発電と太陽光発電の量とエネルギー需要パターンを予測する AI モデルを構築することが可能になり、効果的なエネルギー貯蔵および伝送 AI システムの使用、人工知能によるエネルギー管理、需要に応じて動的に発電を制御することが可能になります。これにより、燃料使用量が削減され、より環境に優しく持続可能なエネルギー システムが作成されます。この再生可能エネルギー技術は、汚染物質を排出しないエネルギーへの世界の移行プロセスを加速し、気候変動を遅らせ、環境への配慮を促進します。
したがって、AI における大規模言語モデル (LLM) の躍進は、主に自然言語処理における高性能、リソースを節約するスケーラビリティ、効率を高める転移学習機能、さまざまな用途を可能にする柔軟性によるものであると推測できます。誰もが AI テクノロジーを活用できる機会に裏打ちされた LLM により、開発者はさまざまなソリューションの作成に携わる機会が得られ、さまざまなレベルでユーザー エクスペリエンスが向上します。
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元記事: https://www.analyticsinsight.net/why-are-llms-so-popular-in-ai/