Google は最近、医療分野に重点を置いた新しい人工知能モデル ファミリ、Google Med-Gemini AI モデルを発表しました。
この AI モデルの注目すべき機能の 1 つは、健康記録や研究論文を処理および分析できるロングコンテキスト機能です。Google は、この AI モデルがベンチマーク テストで GPT-4 モデルを上回っていると主張しています。
Google Med-Gemini AI モデルは、医療用大規模言語モデル Gemini 1.0 および Gemini 1.5 LLM をベースに構築されています。モデルは全部で 4 つあります: Med-Gemini-S 1.0、Med-Gemini-M 1.0、Med-Gemini-L 1.0、および Med-Gemini-M 1.5。すべてのモデルは、数十億の医療データでトレーニングされています。
データ取り込みプロセスに対してより一般的なアプローチをとる一般的な大規模言語モデルとは異なり、金融 LLM には、優先すべきリソース、実行すべきコミュニケーション、実行すべき「実地」学習を定義する数億、場合によっては数十億のパラメーターが含まれます。
Google とその医療 LLM と同様に、私たちは金融ジェミニまたは金融 GPT、つまり金融 LLM からそれほど遠くありません。
金融における LLM の適用は、ヘルステックにおける場合とは異なります。金融文書には、高度な数値処理および推論能力を必要とする高密度の数値情報とドメイン固有の専門用語が含まれることが多いため、より困難です。
つまり、財務 LLM モデルでは、会計や財務の尺度、経済指標、市場動向の微妙な意味合いを捉える前に、広範なドメイン知識が必要になります。
金融市場のスピードがさらに加速し、リアルタイム分析が重要でありながら実現が困難になっていることも、この状況をさらに複雑にしています。
しかし、Mistral、Llama、OpenAI などのモデルは、すでに世界中のフィンテックでこれらの課題を克服するために使用されており、今後 12 か月以内に導入の障壁を下げるためにさらに開発が進められる予定です。
そして、金融法学修士課程の素晴らしい点は、幻覚に対するよくある批判の影響を受けないことです。
「幻覚」要因は言語モデルを扱う人々にはよく知られており、一見首尾一貫しているように見えても事実や文脈の現実に根拠のないコンテンツの生成を指します。
金融 AI は、汎用 AI に比べてデータ取り込み範囲がはるかに狭いため、このような状況に陥る可能性ははるかに低くなります。
金融 AI は今後 12 か月以内に稼働し、わずかなコストで広く利用できるようになるはずです。これらの金融 AI は次のことが可能になります。
AI は金融会社が顧客に対応する方法を大きく変えるでしょう。AI は、やり取りをパーソナライズし、カスタマイズされたアドバイスを提供することで、お金の管理をはるかに簡単にし、より信頼できるものにします。
今後、金融会社は、AI が長期的に存在し、業界全体でビジネスの機能を大きく変えることを理解する必要があります。変化を早めに受け入れることで、金融会社は金融サービスにおける AI を最大限に活用できるようになります。
金融会社は、これらの変化と潜在的な改善点を理解するために時間と労力を投資する必要があり、時間の経過とともに競争上の優位性を獲得できる可能性が高くなります。
ムクルサー・バルヤはウェストミンスター・アンド・パートナーズの弁護士兼法廷弁護士であり、CISIおよびCISIフィンテックおよびリスク専門家フォーラム委員会の準会員である。
元記事: https://www.ftadviser.com/opinion/2024/05/13/ai-will-make-managing-money-a-whole-lot-easier/