2022年後半、大規模言語モデル（LLM）が一般に広く知られるようになりました。専門家たちは、LLMを人工一般知能（AGI）やシンギュラリティへの次のステップとして速やかに主張しました。LLMは、複雑なプロセスによって作成された人工ニューラルネットワーク（ANN）です。まず、コアとなるANNがインターネットから収集した数十億語のテキストデータを用いて訓練され、プロンプトに対する最も可能性の高い次の単語のリストを返すようになります。次に、このコアANNは「微調整」と呼ばれる複雑なプロセスを通じて、人間にとってより満足のいく出力をするように調整されます。多くのサンプルクエリに対するコアANNの応答の品質を評価するために、大規模なチームが配置されます。これらのデータから、人間がプロンプトに割り当てる可能性が最も高いスコアを予測するための第二のANNが訓練されます。その後、第二のANNは強化学習のモードを使用して、その出力が人間をさらに満足させるようにコアANN内の内部重みを調整します。さらに、いくつかのケースでは、LLMの応答に対するユーザーの反応から得られたデータがフィードバックされ、内部重みをさらに調整してより良い結果を得るために微調整されます。
【ニュース解説】
2022年後半に、大規模言語モデル（LLM）が公の場で大きな注目を集めました。これらのモデルは、人工ニューラルネットワーク（ANN）を基盤としており、インターネットから収集した膨大なテキストデータを用いて訓練されます。この訓練プロセスは、プロンプトに対する最も可能性の高い次の単語を予測することから始まります。その後、人間にとってより満足のいく出力を得るために、いくつかの段階を経て微調整されます。このプロセスには、大量のサンプルクエリに対する応答の品質を評価するための大規模なチームや、強化学習を用いた内部重みの調整などが含まれます。また、ユーザーの反応をフィードバックとして取り入れ、さらなる改善を図ることもあります。
この技術の進化は、人工知能（AI）の分野における重要な進歩と見なされています。特に、人間の言語を理解し、生成する能力は、AIがより自然な方法で人間とコミュニケーションを取るための鍵となります。LLMの発展により、顧客サービス、コンテンツ作成、言語翻訳など、多岐にわたる分野での応用が期待されています。
しかし、この技術の進歩には潜在的なリスクも伴います。例えば、偏見のあるデータを訓練に使用することで、AIが偏見を持った応答をする可能性があります。また、人間の仕事をAIが代替することによる社会的な影響も考慮する必要があります。さらに、AIによる情報の生成が真実と虚偽の区別を曖昧にする可能性も指摘されています。
規制に関しては、AI技術の進歩に伴い、その使用に関する倫理的なガイドラインや法的枠組みの整備が求められています。これには、プライバシーの保護、知的財産権の尊重、透明性の確保などが含まれます。
将来的には、LLMのさらなる発展が期待されており、これによりAIが人間の言語をより深く理解し、より自然なコミュニケーションを実現することが可能になるでしょう。しかし、その進歩を適切に管理し、ポジティブな側面を最大限に活用しつつ、潜在的なリスクを最小限に抑えるための努力が重要です。
from Can Machines Be in Language?.
