技術記事の要約：
- 生成人工知能（GAI）と大規模言語モデル（LLM）は教師なしまたは半教師学習アルゴリズムで、テキスト、写真、音声、動画、コードなどの既存コンテンツを活用して新規コンテンツを生成する。
- 目的は本物で新しい素材を生み出すことで、生成可能な素材の量に制約がない。
- APIやChatGPT、Bardなどの自然言語インターフェースを使用して新素材を生成できる。
- GAIの分野は透明性が高く、一般の人々によって進展が観察されている。
- LLMの能力を活用することで革新と生産性の限界を再定義できるが、新技術導入によりデータプライバシー、長期的競争力、環境の持続可能性が危うくなる可能性がある。
- 書籍はGAIとLLMの探求を深掘りし、これらのモデルの歴史的および進化的発展、課題、および問題、およびこれらのモデルおよびLLMから生じた様々なトレーニング方法を探究する。
- 潜在的なユースケース、応用、およびこれらのモデルに関連する倫理的考慮事項を探る。
- 将来の生成人工知能の方向性を論じ、生成AIとLLMの応用を示す様々な事例研究を提示する。
考察：
生成人工知能（GAI）と大規模言語モデル（LLM）は革新と生産性の限界を再定義する可能性を持つが、新技術導入による潜在的なリスクにも留意する必要がある。GAIの分野は透明性が高く、一般の人々によって注視されている点が興味深い。倫理的考慮事項やトレーニング方法の重要性が強調されており、今後の発展が注目される。
元記事: https://www.degruyter.com/document/isbn/9783111424637/html