要約:
- 大規模な言語モデル（LLMs）のトレーニングはデータ量が増えるにつれて壁にぶつかる
- OpenAIのCEO Sam Altmanによると、理論的能力を持った「はるかに大きな」事前トレーニングモデルを組み合わせることが、事前トレーニングのスケーリング制約を克服する鍵となる可能性がある
- OpenAIは、プログラミングや数学など明確な正しい答えがあるタスク向けに強化学習を用いて最適化された特殊モデルを探究しており、これを「大規模推論モデル（LRMs）」と呼ぶ
- LLMsの広範な能力とLRMsの特殊な正確性を組み合わせることが可能かが主要な問題となっている
- Altmanによると、理論モデルは「信じられないほど新しい計算効率の向上を提供し、遥かに小さなモデルで以前の世界ではGPT 6になるまでに来ると予測していたベンチマークでのパフォーマンスを得ることができる」
感想:
Altman氏の指摘するように、LLMsとLRMsの組み合わせがAIの進化に新たな展望をもたらす可能性があると考えられます。特に、明確なタスクに特化したLRMsが、広範な能力を持つLLMsと組み合わせることで、新たな科学的知識の発見につながる可能性があります。OpenAIの進化は、安全で堅牢なモデルの開発に焦点を当てる一方、オープンソースの取り組みに戻る意向を示す点も注目されます。他社の動向や競争に対応しつつ、AI技術の進歩は今後も注目すべきです。