【ダイジェスト】
近年、人工知能の分野で注目を集めているのが、Large Language Models（LLMs）です。これらは、数百億ものパラメータを有するトランスフォーマーアーキテクチャに基づいており、膨大なテキストデータを用いたトレーニングを通じて、人間の言語を理解し、次のトークンを予測する能力を持っています。この予測能力により、LLMsは質的な飛躍や人間の知能を要するタスクを実行することが可能になっています。
しかし、LLMsが人間の知能と同様の能力を持つわけではありません。人間とは異なる仕組みで動作しており、外部の現実世界にアクセスする手段を持たないため、真偽を判断するための外部基準を適用することができません。また、人間の言語使用者とは異なる方法で言語を学習し、使用しているのです。
LLMsに関する議論の中で、信念や知識、推論についての問題がしばしば取り上げられます。LLMsは、あくまで次のトークンの予測に基づいて言語を生成するものであり、信念や知識を持つわけではありません。パターンの補完によって推論を行うことはできますが、それが真理を保証するわけではなく、人間のフィードバックに基づいて微調整されることで言語の分布をモデル化する能力は向上しますが、基本的な機能は変わらないのです。
LLMsの汎化能力についても注目されています。少ないフィードバックやプロンプトエンジニアリングを用いることで、新しいタスクや推論問題に対応することが可能です。しかし、その汎化能力の信頼性には限界があり、人間のフィードバックによる微調整を通じて応答の質や信頼性を向上させることが求められています。
このように、LLMsは人間の知能を模倣することを目指していますが、その能力には限界があり、人間とは異なる特性を持っています。それでも、その応用範囲は広く、今後も多くの分野での活用が期待されています。
ニュース解説
近年の人工知能（AI）技術の進歩において、特に注目されているのが大規模言語モデル（LLMs）です。これらは、BERTやGPT-3などのモデルとして知られ、数百億のパラメータを持ち、膨大なテキストデータに基づいてトレーニングされています。これにより、人間の言語を理解し、次に来る言葉（トークン）を予測する能力を持つようになりました。
LLMsは、人間の言語を統計的にモデル化することで、質問に対する答えを生成したり、文章を続けたりすることができます。例えば、「月に最初に足を踏み入れた人は…」というプロンプトに対して、「…ニール・アームストロング」と答えることができます。しかし、これは単にテキストデータの統計的分布に基づいて最も可能性の高い続きを予測しているだけであり、LLMsが実際の世界の事実を「知っている」わけではありません。
LLMsは、人間のように外部世界と相互作用する能力や、真偽を判断するための基準を持っているわけではないため、信念や知識を持つとは言えません。また、推論のプロセスを模倣することはできますが、それが論理的に正しい推論である保証はありません。人間のフィードバックに基づいて微調整されることで、モデルの応答の質を向上させることはできますが、その基本的な機能は変わりません。
LLMsの応用範囲は広く、質問応答、ニュース記事の要約、脚本の生成、論理パズルの解決、言語間の翻訳など、多岐にわたるタスクに対応することができます。これにより、AI研究における新たなカテゴリーであるプロンプトエンジニアリングが生まれ、より良いモデルが開発されるまで重要な役割を果たすでしょう。
LLMsは、人間の知能を模倣することを目指していますが、その能力には限界があり、人間とは異なる特性を持っています。それでも、その応用範囲は広く、今後も多くの分野での活用が期待されています。
from Talking about Large Language Models.
