要約:

  • 大規模言語モデルは生成AIの一部であり、次の単語を単純に予測してテキストを生成する。
  • 基本モデルはモデルの最初の生の形態で、基礎モデルは指示、コード、または数学に調整されたモデルである。
  • オープンソースのLLMはダウンロードしてローカルシステムで推論に使用できる。
  • 閉じたソースのLLMはダウンロードしてローカルで使用できない。
  • データプライバシーや幻覚の懸念が、クリティカルなビジネスプロセスにおける生成AIの採用の主な障害となっている。
  • LLMは文書処理、コード生成、AIチャットボット、音声合成、言語翻訳、データ分析、創造的執筆などの非常に人気のある用途がある。

感想:

生成AIに関するこの記事は、大規模言語モデルやその応用について包括的な情報を提供しています。テキスト生成のためのLLMの機能や利点、懸念事項、および将来の展望について述べられています。LLMの普及は、データプライバシーと幻覚懸念の解決に向けた取り組みが重要であることが強調されています。また、LLMが様々な領域で活用されている事例や、LLMをより説明可能にする手法が紹介されています。総じて、LLMの進化と利用は急速に進んでおり、その将来はさらなる発展が期待される分野であると感じます。

元記事: https://timesofindia.indiatimes.com/blogs/data-science-vibes/cracking-a-generative-ai-interview/