Microsoft Build GPTの現状まとめ

これは、生成AIによってお届けするMicrosoft Buildの「State of GPT」セッションの簡単なまとめです。講演から直接得られたいくつかの洞察を活用していきます。

AIの新時代の幕開け

人工知能（AI）の分野において、大規模言語モデル（LLM）ほど印象的に人間のコミュニケーションを模倣するものはありません。比類のない言語能力を誇るLLMは、自然言語処理の分野に革命をもたらしました。AIの革命の瀬戸際に立つ今、これらのシステムを理解することがかつてないほど重要になっています。

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LLM：波を起こすAIの巨人たち

OpenAIのGPTシリーズなどの大規模言語モデルは、AI洗練の頂点を体現しています。インターネットから収集されたペタバイト規模のデータで訓練されたこれらのモデルは、単なるテキスト生成を超えて、広範なタスクを実行します。魅力的な物語の作成、実用的なコードの生成、オリジナル音楽の概念化まで、LLMは私たちのデジタルな未来を絶えず形作り直す多様性を示しています。

LLMパイプラインの解体

LLMを理解するには、その動作パイプラインを解読することから始まります。このパイプラインは、モデルの言語処理能力を集合的に生み出す3つの重要な段階で構成されています。

トークン化： このパイプラインの最初の段階は、入力テキストをより小さな単位、つまりトークンに分解することです。LLMの文脈では、これらのトークンは1文字から1単語全体まで範囲が及び、後続の段階のための柔軟な基盤を提供します。
事前学習： 事前学習段階では、LLMは厳密な自己教師あり学習プロセスを経験します。モデルは、先行するトークンに基づいて次のトークンを予測することを学習し、それによって言語構造、意味論、事実的知識の理解を構築します。この段階は、LLMの言語生成能力の基盤を形成します。
微調整： パイプラインの最終段階は、キュレートされたデータセットでの教師あり訓練を含みます。この段階で、モデルは人間が定義したガイドラインに沿って調整され、生成される出力が安全で、文脈的に正確で、与えられたタスクに適切であることを確保します。

LLMの応答生成

一般的な認識とは異なり、LLMは応答を生成する際にインターネットや外部データベースにアクセスしません。代わりに、「一次文書の参照」として知られるアプローチを採用します。これには、入力文書をチャンクに分解し、これらのチャンクをベクトルに変換し、簡単にアクセスできる形式で保存することが含まれます。クエリを受け取ると、モデルはこれらのベクトル表現を検索し、最も関連性の高いものを特定し、これらを参照点として応答を構築します。

微調整の力

LLMは、それ自体で強力ですが、微調整を通じてさらにパフォーマンスを向上させることができます。この技術は、特定のタスクやドメインにより適合するようにモデルの重みを調整し、その効果を高めます。Low Resource Augmentation（LoRA）のような最近の進歩により、微調整プロセスが民主化され、より広い開発者層がアクセスできるようになりました。しかし、この実践は依然として、成功的な実行のために相当な技術的専門知識とリソースを必要とします。

課題と限界

その畏敬の念を抱かせる能力にもかかわらず、LLMには課題があります。これには、モデルのバイアス、推論エラー、訓練期間を超えた情報へのアクセスを制限する「知識のカットオフ」が含まれます。LLMの潜在能力を最大限に活用し、責任ある使用を確保するためには、これらの限界を認識し、対処することが不可欠です。

未来を見据えて

LLMの継続的な進化は、AIにとってエキサイティングな未来を示唆しています。これらのモデルを改良するにつれて、私たちは多様な領域にわたって彼らが約束する可能性の地平線も拡大しています。高度なAIアシスタントの駆動から、完璧なレポートの作成、複雑な研究プロジェクトでの貴重な洞察の提供まで、LLMは私たちが技術と相互作用する方法を再定義しようとしています。