Vinton G. Cerfは、機械学習(ML)システムと大規模言語モデル(LLM)システムの相互運用性について考察を述べています。彼は、これらの技術が広く使用され、相互に機能する必要があると考えています。特に、LLMがテキスト生成能力を持つことや、特定のアプリケーションプログラミングインターフェース(API)を使用して特定のタスクを処理する能力を持つことに注目しています。
また、Cerfは、複数のMLシステムが独立してトレーニングコンテンツを摂取し、それぞれのシステムの状態情報を収集して、一つのシステムとして結合することができる「連合学習」の概念についても言及しています。この方法が成功すれば、学習を分散的に行い、全てのトレーニングデータを一箇所に移動させることなくシステムを形成できる可能性があります。
さらに、独立して動作するMLシステム間での情報交換において、意味的および構文的な交換標準が有用かもしれないという考えを提起しています。これらのシステムが非常に強力であるため、拡張可能な交換標準が必要になると予想されます。また、インターネットの基本的なトランスポートプロトコルがバイナリベースである一方で、MLシステム間のよりテキスト指向の交換プロトコルが、人間によるデバッグを容易にする可能性があると述べています。
Cerfは、これらのアイデアについてさらなる議論を求めており、より専門的な知識を持つ読者からのコメントを歓迎しています。
【ニュース解説】
インターネットの共同設立者であるVinton G. Cerfが、機械学習(ML)システムと大規模言語モデル(LLM)システムの相互運用性についての考察を述べています。彼は、これらの技術が広範囲にわたって使用されるようになり、異なるシステム間での効率的な連携が必要になると考えています。特に、LLMのテキスト生成能力や特定のタスクを処理するためのAPIの使用に注目しています。
Cerfはまた、「連合学習」という概念に触れています。これは、複数のMLシステムが独立してトレーニングデータを学習し、その後、各システムの学習結果を組み合わせて一つの強力なシステムを構築する方法です。このアプローチは、トレーニングデータを一箇所に集めることなく、分散学習を可能にすることで、データ転送のコストや時間を削減できる可能性があります。
さらに、CerfはMLシステム間での情報交換において、意味的および構文的な標準が必要になるかもしれないと提案しています。これは、異なるシステム間での正確な情報交換を保証するために、共通の言語やプロトコルが必要になることを意味します。また、人間によるデバッグを容易にするために、テキストベースの交換プロトコルの開発も提案されています。
この考察は、MLシステムとLLMシステムの相互運用性を高めることで、より効率的で柔軟なAIアプリケーションの開発が可能になることを示唆しています。しかし、これには標準化されたプロトコルやインターフェースの開発が必要であり、技術的な課題やプライバシー、セキュリティに関する懸念も伴います。長期的には、これらの課題を克服することで、AI技術の進化と普及が加速し、新たな応用分野が開拓される可能性があります。同時に、異なるシステム間でのデータ共有や連携に関する規制やガイドラインの整備も重要な課題となるでしょう。
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