- Generative artificial intelligence (GAI)およびlarge language models (LLM)は、監視されていないか、あるいは半監視された方法で運用される機械学習アルゴリズムである。
- これらのアルゴリズムは、テキスト、写真、音声、動画、およびコードなどの既存のコンテンツを活用して新しいコンテンツを生成する。
- 主な目的は、本物で新しいマテリアルを生成することである。
- 新しいマテリアルは、APIやChatGPT、Bardなどの自然言語インターフェースを利用して生成することができる。
- Generative AIの分野は、その透明性により、広く一般の目に触れる中で開発と成熟を遂げるユニークな特性を持っている。
- 大規模言語モデル（LLM）の能力を活用することは、イノベーションと生産性の限界を再定義する可能性を持っている。
- 新しいテクノロジーを取り入れる企業には、データプライバシー、長期的競争力、環境の持続可能性が損なわれる可能性がある。
- 本書は、Generative AI（GAI）およびLLMの探求に深く踏み込んでいる。
- 歴史的および進化的なGAIモデルの発展、およびこれらのモデルとLLMから生じた課題や問題を検討している。
- Generative AIモデル向けに開発されたさまざまなトレーニング方法、LLMの事前トレーニング、LLMの微調整、人間からのフィードバックによる強化学習も探究している。
- これらのモデルに関連する潜在的なユースケース、アプリケーション、倫理的考慮事項を探っている。
- Generative AIの将来の方向性を議論し、Generative AIおよびLLMの応用を示すさまざまなケーススタディも提示されている。
- 最新の人工知能の進展を提示
- Generative Artificial Intelligenceへの最近の移行をカバー
- 広範囲のGenerative AI技術、アルゴリズム、フレームワークを包括している
- 著者: S. Balasubramaniam, S. Kadry（ノルウェー）、A. Prasanth, R. Dhanaraj（インド）
このテクニカル記事では、Generative AIとLLMの重要性と将来性について議論されています。Generative AIの分野が透明性を持って成長している一方で、新技術の導入には慎重さが必要であることが強調されています。
元記事: https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/9783111425078/html