要約:
- Andrej Karpathy氏は、人々がAIに質問する際、実際には人間のデータラベラーたちの平均的な回答とやり取りしていると説明している。
- AIは訓練データに基づいて統計的に似た回答を生成し、複雑な政策問題などについて尋ねることは避けるべきだと警告している。
- 大規模言語モデルはインターネットコンテンツなどから学習し、微調整では人間とアシスタント役の会話から学ぶ。
- 特定のトピックについては専門家をデータラベラーとして雇い、医学の質問には専門医が回答し、数学問題にはトップ数学者が協力する。
- AIは一般的なインターネットユーザーよりも優れた回答を提供するが、専門的な知識や推論能力に欠けることがある。
感想:
AIが人間のデータラベラーの平均的な回答を生成するというアプローチについて、Karpathy氏の指摘は興味深いと思います。AIの訓練と微調整の過程において、人間の専門家の関与が重要であり、AIの限界や有用性が明確になります。また、AIが専門的なトピックに対してどのように回答するかは、データラベラーの質や訓練によって異なり、その点にも注目が必要です。
元記事: https://the-decoder.com/former-openai-researcher-explains-what-ask-the-ai-really-means/