要点
- 大規模言語モデル（LLMs）やトランスフォーマーアーキテクチャを活用した生成AIシステムが、自然言語の優れた機能により注目を集めている。
- LLMsは予測エンジンであり、膨大なデータを学習してパターンをモデル化することで、言語を予測し、人間の知能を模倣する文脈に即した言語を生成する能力を持つ。
- しかし、これらの複雑なニューラルネットワークの内部構造や具体的な意思決定プロセスを完全に理解していない。
- 説明可能なAI分野は進歩を遂げつつあるが、LLMの「思考過程」を完全に解明するにはまだ道のりが残っている。
- トランスフォーマーベースのAIは言語モデリングにおいて大きな進展を遂げているが、その内部機能の理解は未完成であり、解釈可能性を追求することが重要である。
感想
生成AIシステムの進化は素晴らしいものですが、その内部機能についての理解が不十分であることが明らかになっています。説明可能なAIの研究は進歩を遂げていますが、まだ「思考過程」を完全に解明するには時間がかかるでしょう。現時点では、我々が持つ強力な機能を慎重に活用しつつ、知識の不足に気を配る必要があります。
元記事: https://www.thecompanydime.com/atyab-bhatti-artificial-intelligence-transformers/