要約:
- 研究者は、自然言語埋め込みプログラム（NLEPs）を開発し、Pythonプログラムを生成および実行することで、AIモデルが複雑なタスクを解決できるようにした。
- NLEPsは、推論タスクの精度を向上させ、ユーザーがコードを検査および修正できるため透明性を高める。情報のローカル処理によりデータプライバシーも向上する。
- NLEPsは、ChatGPTなどの大規模言語モデルが法的ブリーフの起案、顧客レビューの感情分析、文書の翻訳などのタスクで印象的なパフォーマンスを示している。
- 大規模言語モデルは通常、自然言語のみを使用して情報を処理し、クエリに回答するが、数値や象徴的推論を必要とするタスクの実行が難しいことがある。
感想:
この研究では、NLEPsを使用することで、大規模言語モデルが数値や象徴的推論を含む様々なタスクで高い精度を達成できることが示されました。また、情報の透明性やデータプライバシーの向上にも貢献しています。プログラミング能力と自然言語処理を組み合わせることで、AIモデルの内部動作を理解し信頼できる未来に向けた第一歩として大いに期待される研究です。
元記事: https://neurosciencenews.com/nlep-ai-language-26329/