- 次世代が私たちの時代を議論する最後の年
- 個別の人工知能に関する会話を続け、新しい人工ニューロンに基づく行列と脳-コンピューターインターフェースに焦点を当てる
- 既存の言語モデルはブラックボックスであり、結果を改善する方法は入力データをさらに増やし、計算能力を高める以外にない
- MLPに基づく既知のLLMは、中間層パーセプトロン（MLP）モデルに基づいているため、結果の近似のみを行う
- MLPモデルの代わりにKAM構造では、重み指標は前のニューロンのパラメータ（X）に依存し、関数自体が訓練される
個人的な考え：
この記事では、既存の人工知能モデルに対する問題点が指摘され、KAM構造を用いた新しいアプローチの可能性が示唆されています。従来の方法にとらわれず、ニューロンの関数を訓練することで精度と説明可能性が向上することが示されています。AIの進化において重要な転換点となる可能性がある新しいアプローチに注目が集まるべきだと考えます。
元記事: https://bdtechtalks.com/2024/06/15/kolmogorov-arnold-moser-matrix-llm/