LLM

言語モデル

AIが見る幻覚、その実態とは?

人工知能(AI)は、まるで人間のように自然な言葉で私たちと会話し、膨大なデータの中から求める答えを瞬時に見つけ出すことができます。しかし、時にはAIは現実にはあり得ない、まるで「幻覚」を見ているかのような誤った情報を出力してしまうことがあります。これが「ハルシネーション」と呼ばれる現象です。 人間が空想や夢の世界に迷い込むように、AIもまた、事実とは異なる情報をあたかも真実のように作り上げてしまうことがあるのです。 例えば、AIに「江戸時代の日本で人気だった食べ物は?」と尋ねた際に、「チョコレートケーキ」と答えるかもしれません。もちろん、チョコレートケーキは江戸時代の日本には存在しません。これはAIが、膨大なデータの中から「チョコレート」と「ケーキ」という単語の組み合わせを、あたかも江戸時代の日本に存在したかのように誤って結びつけてしまった結果と言えるでしょう。 このように、AIのハルシネーションは、一見すると滑稽に思えるかもしれません。しかし、AIが医療診断や自動運転などの重要な場面で活用されるようになりつつある現代において、ハルシネーションは看過できない問題です。 AIが信頼できる情報を提供するためには、ハルシネーションの発生原因を解明し、その発生を抑制する技術の開発が不可欠です。
言語モデル

LLMの進化:外部ツールで可能性を拡張

近年、膨大なデータを学習した大規模言語モデル(LLM)が急速に進化を遂げています。人間のように自然な文章を作成したり、多様な課題をこなしたりする能力は目を見張るものがあります。しかし、LLMはあくまでも学習したデータに基づいて出力するため、限界も存在します。例えば、最新の出来事に関する情報や、特定の専門分野の知識が必要なタスクを苦手としています。これはLLMが学習時点で保有していなかった情報は出力に反映できないためです。 そこで、LLMが持つ可能性をさらに広げる方法として、「外部ツール呼び出し」という技術が注目されています。これは、LLMが自ら外部のツールを操作して必要な情報を取得し、その情報を活用してより高度なタスクを処理できるようにするというものです。例えば、最新のニュース記事や学術論文データベースにアクセスして情報を収集したり、計算ツールを用いて複雑な計算を行ったりすることが可能になります。この技術によって、LLMは従来の限界を超え、より複雑で高度な課題にも対応できるようになると期待されています。
言語モデル

RAG:進化するLLMの正確性

- 最新技術RAGとは近年、文章生成や質問応答など、様々な分野で注目を集めているのが大規模言語モデル(LLM)です。LLMは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習することで、人間のように自然な文章を生成することができます。しかし、LLMは学習したデータに誤りがあった場合や、学習後に情報が更新された場合、その変化に対応できず、古い情報や誤った情報を元に文章を生成してしまう可能性がありました。そこで注目されているのが、今回ご紹介するRAG(Retrieval-Augmented Generation)という技術です。RAGは、LLMが文章を生成する際に、外部のデータベースや検索エンジンなどを活用して最新の情報や関連性の高い情報を取得し、その情報に基づいて文章を生成します。従来のLLMは、学習したデータの範囲内でしか文章を生成できませんでしたが、RAGは外部の情報源を活用することで、より正確で最新の情報に基づいた文章生成を可能にします。例えば、最新のニュース記事や学術論文の内容を踏まえた文章作成や、特定の分野に関する専門性の高い文章作成などが可能になります。RAGは、LLMが抱えていた情報鮮度の課題を克服する技術として、今後様々な分野での活用が期待されています。
ウェブサービス

進化するLLM:サービスの可能性

- LLMとは近年、人工知能の分野で「LLM」という言葉が注目されています。LLMとは、「Large Language Model(大規模言語モデル)」の略称で、従来の言語モデルと比べて、はるかに大量のテキストデータを使って学習させた人工知能モデルです。この膨大なデータによって、LLMは人間のように言葉を理解し、扱うことができるようになっています。LLMは、インターネット上の書籍、記事、コードなど、膨大な量のテキストデータを学習材料としています。そして、この学習を通して、単語や文章の関係性、文法、言葉の意味などを深く理解していきます。LLMの特徴は、人間が書いたような自然な文章を生成できることです。例えば、ブログ記事の作成、メールの自動返信、物語の創作など、様々な文章作成の場面でその力を発揮します。さらに、質問に対して適切な答えを返したり、文章を翻訳したりすることも得意としています。LLMは、これまで人間が行ってきたような知的作業を自動化できる可能性を秘めており、様々な分野への応用が期待されています。
アルゴリズム

プロンプトエンジニアリング:AIへの的確な指示の技術

- プロンプトエンジニアリングとは私たちは普段、相手に何かを伝える際に、どのような言葉を選んで、どのように話せば意図が伝わるかを考えます。例えば、相手に道の行き方を尋ねたい場合、「あっちの道はどう行くのですか?」と漠然と聞くよりも、「すみません、ここから駅への行き方を教えていただけますか?」と具体的に尋ねた方が、より的確な答えを得られますよね。人工知能と会話する際にも、これと全く同じことが言えます。人工知能、特に膨大なデータから学習した大規模言語モデルは、私たち人間が指示を出す「プロンプト」と呼ばれる入力文を通して、その能力を発揮します。そして、このプロンプトをどのように設計し、調整するかが、人工知能からより的確で望ましい出力を得るために非常に重要なのです。これが「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれる技術です。人工知能は、膨大なデータから様々な知識やパターンを学習していますが、その能力を最大限に引き出すためには、私たち人間が適切な指示を与える必要があるのです。プロンプトエンジニアリングは、いわば人工知能とより円滑にコミュニケーションをとるための、通訳者のような役割を担っていると言えるでしょう。
言語モデル

大規模言語モデルの広大な知識と限界

大規模言語モデル(LLM)は、その名前が示す通り、膨大な量のテキストデータを学習に利用しています。その情報源は、インターネット上に広がるニュース記事や学術論文、企業のウェブサイト、個人のブログ、電子書籍、掲示板への書き込みなど、実に多岐にわたります。LLMは、これらの膨大なテキストデータを分析し、言葉の意味や関係性、文法、さらには文脈に応じた適切な表現などを学習していきます。 例えるならば、LLMの知識ベースは巨大な図書館のようなものです。図書館の書架には、歴史、科学、文学、経済など、あらゆる分野の書籍が整然と並んでいます。LLMも同様に、学習した膨大な情報を分野ごとに整理し、相互に関連付けながら記憶しています。そして、私たちが図書館で目的の本を探すように、LLMは求められた情報に関連する知識をデータベースの中から探し出し、整理して回答を生成します。LLMの驚異的な能力は、まさにこの巨大な知識ベースに支えられていると言えるでしょう。
言語モデル

大規模言語モデルの得意と不得意

近年、大規模言語モデルが目覚しい進化を遂げています。膨大な量のテキストデータを学習することで、人間のように自然な文章を生成したり、複雑な質問に答えたりすることができるようになりました。まるで人間と対話しているかのような錯覚を覚えるほどの高度なコミュニケーション能力は、私たちに驚きを与えています。 この大規模言語モデルの最大の特徴は、その汎用性の高さにあります。大量のデータから学習した広範な知識を活かすことで、文章の要約や翻訳といった言語処理はもちろん、プログラムコードの生成など、多岐にわたるタスクをこなすことができます。 その応用範囲は非常に広く、私たちの生活や仕事に革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。例えば、効率的な情報収集や文章作成を支援することで私たちの日常をより便利にするだけでなく、医療分野における診断支援や新薬開発など、専門性の高い分野でも活躍が期待されています。このように、大規模言語モデルは進化を続けながら、私たちの社会の様々な側面に影響を与えようとしています。
言語モデル

RAGで進化する生成AI

近年、私たちの身の回りで、まるで魔法のように文章や画像、音声などを作り出す技術が注目を集めています。これが「生成AI」です。中でも、「大規模言語モデル(LLM)」と呼ばれる技術は、膨大な量の文章データから学び、人間のように自然で滑らかな文章を作り出すことができるため、その進化の象徴と言えるでしょう。 LLMは、まるで私たちの話し相手のように、質問に答えてくれたり、外国語を翻訳してくれたり、長い文章を要約してくれたりと、様々な場面でその力を発揮します。例えば、ウェブサイトで顧客からの質問に自動的に答えるチャットボットや、会議の内容を要約して記録してくれる議事録作成支援など、私たちの仕事を効率化してくれる可能性を秘めています。また、小説や脚本の執筆、広告のキャッチコピーなど、これまで人間の創造性が求められてきた分野でも、LLMは新たな可能性を広げています。 このように、LLMは私たちの生活や仕事のあり方を大きく変える可能性を秘めた技術と言えるでしょう。しかし、その一方で、偏った情報や差別的な表現を含む文章を生成してしまうリスクや、著作権の問題など、解決すべき課題も残されています。LLMが私たちの社会にとってより良いものとなるよう、技術開発と並行して、倫理的な側面や社会的な影響についても慎重に検討していく必要があるでしょう。
アルゴリズム

マルチモーダル:AIの五感を研ぎ澄ます

近年、人工知能の分野では「マルチモーダル」という言葉を耳にすることが多くなりました。人間が視覚、聴覚、触覚など様々な感覚を駆使して世界を認識しているように、この「マルチモーダルAI」も複数の感覚を模倣することで、より深く人間や世界を理解しようとしています。 従来の人工知能は、主に文章などのテキストデータを分析することに長けていました。しかし、私たち人間が五感を用いて生活しているように、真の意味で世界を理解するためには、視覚や聴覚など、複数の感覚から得られる情報を統合的に処理する必要があります。この考え方が、「マルチモーダルAI」の開発を推し進める原動力となっています。 例えば、自動運転技術を考えてみましょう。安全な自動運転を実現するためには、周囲の状況を正確に把握することが不可欠です。従来の技術では、カメラ画像による物体認識が主流でしたが、マルチモーダルAIを用いることで、カメラ画像に加えて、レーダーやセンサーから得られる距離情報、音声データから周囲の状況を判断するなど、より高度な状況認識が可能になります。 このように、マルチモーダルAIは、従来のAIでは難しかった複雑なタスクを処理することを可能にする、革新的な技術として期待されています。今後、医療診断や介護、エンターテイメントなど、様々な分野での応用が期待されています。
言語モデル

今話題のオープン大規模言語モデルとは?

近頃、ニュースやインターネットで「大規模言語モデル」という言葉を耳にする機会が増えましたね。まるで人間が書いたかのような自然な文章を作成したり、難しい問題にも答えられる能力を持っていると話題になっています。驚くべきことに、このような高度な技術の一部は「オープン大規模言語モデル」として、誰でも無料で利用できるようになっているのです。 オープン大規模言語モデルは、その名の通り誰もが自由に使えるように公開されている大規模言語モデルです。つまり、専門知識がない人でも、この技術に触れたり、実際に活用したりすることができるのです。例えば、文章の自動生成や翻訳、要約など、様々な作業を簡単に行うことができるようになります。さらに、開発者として技術の向上に貢献することも可能です。 オープンであることのメリットは、多くの人が利用することで、技術の進歩が加速するという点にあります。世界中の開発者が協力して改良に取り組むことで、より高性能で使いやすいモデルが生まれることが期待されています。また、様々な分野での応用が進むことで、私たちの生活をより豊かに、そして便利にする可能性を秘めていると言えるでしょう。
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ベンチマーク:AIモデルの性能を測る物差し

- ベンチマークとは何か「ベンチマーク」とは、開発したAIモデルの性能を測り、他のAIモデルと比較するための指標となるものです。 人間が試験で良い点数を目指すように、AIモデルもいかに正確にタスクをこなせるのかが重要になります。この性能を測るために用いられるのがベンチマークです。例えば、写真に写っているものが犬なのか猫なのかを判別するAIモデルを開発したとします。このAIモデルの性能を測るためには、たくさんの写真を見せて、どれだけの割合で正しく犬や猫を判別できたのかを調べます。この正解率がベンチマークの一つとなります。ベンチマークは、AIモデルの性能を測るための「ものさし」のような役割を果たします。しかし、ただ一つの「ものさし」で測れるわけではありません。例えば、翻訳の正確さを測る場合と、文章の自然さを測る場合では、「ものさし」が変わってきます。このように、ベンチマークは、データセット、評価指標、タスクなど、様々な要素を組み合わせて作られます。ベンチマークを用いることで、開発者は自分たちのAIモデルの長所や短所を客観的に把握することができます。そして、他のAIモデルと比較することで、さらなる性能向上のための改善点を見つけることができます。
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PerplexityAI:対話型AI検索エンジンの新星

- 次世代検索エンジンこれまで私達が使い慣れていた検索エンジンは、キーワードを入力すると、その言葉に関連性の高いウェブサイトをずらりと並べて表示するものでした。しかし、PerplexityAIは、従来の検索エンジンのような無機質な検索体験ではなく、まるで人と会話をするように、自然な言葉で質問を投げかけることができる全く新しいタイプの検索エンジンです。例えば、「明日の東京の天気は?」と質問すると、PerplexityAIは単に天気予報サイトのリンクを表示するのではなく、「明日の東京は晴れ時々曇りでしょう」といった具合に、まるで人に聞いているかのように自然な言葉で答えてくれます。また、「東京タワーの高さは?」と質問すれば、ただ数字が羅列されたウェブサイトを表示するのではなく、「東京タワーの高さは333メートルです」と、質問に対する的確な答えをダイレクトに返してくれます。このようにPerplexityAIは、従来の検索エンジンとは異なり、ユーザーとの対話を重視した検索体験を提供してくれる点が最大の特徴と言えるでしょう。まるで何でも知っていて、的確な答えをくれる優秀な執事のように、あなたの知りたい情報を瞬時に提供してくれます。
言語学習

AIモデルの精度向上: ファインチューニングとは

- ファインチューニングとは 「ファインチューニング」とは、人工知能、特に深層学習モデルの性能を特定の作業に最適化する技術のことです。 この技術は、例えるなら、様々なスポーツができる万能選手を、ある特定の競技の専門家へと育成するようなものと言えるでしょう。スポーツ万能選手は基礎体力や運動能力に優れていますが、特定の競技で活躍するには、その競技特有の技術や戦術を学ぶ必要があります。 人工知能モデルもこれと同じです。人工知能モデルは、大量のデータを用いて学習させることで、画像認識や文章生成など、様々なタスクをこなせるようになります。しかし、特定のタスクにおいて高い精度を発揮するには、そのタスクに特化したデータで追加学習させる「ファインチューニング」が必要となるのです。 例えば、犬と猫を見分けるように訓練された人工知能モデルがあるとします。このモデルに、さらに犬種を見分けるタスクを学習させたい場合、犬種の画像データセットを用いてファインチューニングを行います。 このように、ファインチューニングによって、人工知能モデルは特定のタスクに特化した性能を発揮できるようになり、より実用的なものへと進化していくのです。
言語モデル

事前学習:LLMの基盤を築く重要なステップ

近年、ChatGPTに代表されるような大規模言語モデル(LLM)が大きな注目を集めています。私達が日常的に利用するようになったこれらのLLMですが、一体どのようにして人間のように自然な文章を生成できるようになっているのでしょうか。その裏には「事前学習」と呼ばれる重要なステップが存在します。 「事前学習」を一言で表すと、LLMが膨大な量のテキストデータを学習し、言語に関する基礎的な知識や文章の構造を身につける段階と言えるでしょう。人間が言葉を話すために、まずは単語の意味や文法を学ぶ必要があるように、LLMもまた自然な文章を生成するためには、言葉のルールを習得する必要があるのです。 この事前学習では、インターネット上の記事や書籍など、膨大な量のテキストデータが利用されます。LLMはこれらのデータを解析することで、単語同士の関係性や文の構成などを学習し、人間が文章を作成する際に用いるような、自然な言葉遣いを習得していきます。 事前学習を終えたLLMは、さらに特定のタスクに特化した学習を行うことで、質問応答や翻訳、文章要約など、様々な用途に活用できるようになります。つまり、「事前学習」は、LLMがその後の応用力を獲得するための土台を作る、非常に重要な段階と言えるのです。
言語モデル

進化する言葉の力:大規模言語モデルの可能性

近年、人工知能(AI)の分野で大きな注目を集めている技術の一つに、大規模言語モデル(LLM)があります。LLMは、人間が書いた本や記事など、膨大な量の文章データを学習させることで、まるで人間のように言葉を理解し、文章を作り出す能力を身につけたAIモデルです。 従来の言語モデルと比べて、LLMは大きく進化した情報処理能力と、より人間らしい表現力を兼ね備えています。例えば、LLMは、私たちが普段使っている言葉を理解するだけでなく、文脈に応じた適切な言葉を選んで文章を作ることができます。また、翻訳や要約、文章作成支援など、様々なタスクをこなすことができるため、私たちの生活や仕事において、革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。 しかし、LLMは完璧な技術ではありません。LLMは学習データに基づいて文章を生成するため、学習データに偏りがあると、偏った意見や不適切な表現を含む文章を生成してしまう可能性もあります。そのため、LLMを開発し利用する際には、倫理的な問題や社会的な影響について、慎重に検討していく必要があります。
クラウド

NECが提供開始! 生成AIサービスとは

- NECGenerativeAIの概要日本電気株式会社(NEC)が2023年7月に発表した「NEC Generative AI」は、企業の業務効率化や新たな事業の創出を支援することを目的とした、生成AIサービスです。 このサービスの大きな特徴は、大規模言語モデル(LLM)の活用を基盤に、企業が生成AIを円滑に導入し、最大限に活用できるよう、多岐にわたるサポートを提供している点です。 具体的には、LLMの利用許諾だけでなく、企業のニーズに合わせたLLMの選定や導入の相談、効果的な活用方法の提案といったコンサルティングサービス、生成AIを活用したシステム開発を支援するソフトウェアやハードウェアの提供などが含まれます。 NECは長年にわたり培ってきたAI技術やノウハウを活かし、企業が生成AIの力をビジネスの成長に繋げられるよう、包括的なサポート体制を構築していくとしています。
言語モデル

Meta社の新星!対話型AI「Llama2」とは?

- Llama2の概要Llama2は、交流サイトの運営で知られるMeta社が2023年7月18日に公開した、誰でも自由に利用できる大規模言語モデルです。大規模言語モデルは、LLMと略されることが多く、膨大な量の文章データを学習することで、まるで人間が書いたかのような自然な文章を作り出したり、質問に答えたり、翻訳を行ったりすることができる人工知能モデルです。Llama2は、2023年2月に発表された「Llama」というモデルをさらに進化させたもので、従来のモデルよりも遥かに多くのデータを使って学習させています。Llama2の最大の特徴は、そのオープンソース性にあります。誰でも自由に利用できるだけでなく、改良を加えたり、商業目的で利用することも可能です。このことから、Llama2は世界中の研究者や開発者から注目を集めています。Llama2は、従来のモデルと比べて、より自然で人間らしい文章を生成することができるようになっただけでなく、安全性や信頼性も向上しています。例えば、倫理的に問題のある文章や差別的な表現を生成する可能性を低減するために、特別な訓練が施されています。Llama2の登場は、人工知能分野における大きな進歩と言えるでしょう。今後、Llama2は様々な分野で応用され、私たちの生活をより豊かにしてくれることが期待されています。
言語モデル

文章を操るAI:大規模言語モデルとは?

人間が日々、膨大な量の言葉に触れ、言葉を理解していくように、人工知能の世界でも言葉の学習が進んでいます。その中心となる技術が、大規模言語モデル(LLM)です。LLMは、インターネット上に存在する、ウェブサイトの記事や書籍、さらにはプログラムのコードなど、膨大な量のテキストデータを学習材料としています。人間が本を読んだり、会話を通して言葉を覚えるように、LLMもまた、これらのデータを読み込むことで、言葉の意味や使い方を学んでいくのです。 LLMが学習するデータは、まさに「ビッグデータ」と呼ぶにふさわしい、想像をはるかに超える量です。LLMはこの膨大なデータの中から、言葉のつながり方の規則性を見つけ出し、単語同士の関係性を分析します。その結果、LLMは、ある単語の次にどのような単語が続くのか、文章全体がどのような意味を持つのかを予測できるようになるのです。さらに、文脈に応じた適切な言い回しや、自然な文章の構成なども、データから学習していきます。 このようにして、LLMは人間のように言葉を理解し、文章を作成する能力を身につけていきます。LLMの登場は、まるで機械が人間の言葉を話すように感じさせる、人工知能における大きな進歩と言えるでしょう。
その他

ランサーズ、LLM専門チーム始動!

フリーランスプラットフォームを運営するランサーズは、常に新しい技術やサービスを取り入れ、フリーランスの方々にとってより良い環境を提供することに努めてきました。そして2023年7月、ランサーズは生成AIと大規模言語モデル(LLM)に特化した専門チーム「LancersLLMLabs」を設立しました。 このチーム設立は、ランサーズにとって新たな挑戦と言えるでしょう。生成AIは、文章作成、翻訳、要約、プログラミングなど、従来人間が行ってきた作業を自動化したり、サポートしたりする可能性を秘めています。ランサーズは、この革新的な技術をいち早く事業に取り入れることで、社内全体の業務効率化を目指します。 「LancersLLMLabs」は、単なる研究開発チームではありません。生成AIの可能性を最大限に引き出し、ランサーズグループ全体が抱える課題解決に繋げることを目標としています。例えば、フリーランスの方向けには、より質の高い仕事の紹介やスキルアップのサポート、クライアント企業向けには、ニーズに合致した人材の提案やプロジェクト管理の効率化などが考えられます。 ランサーズは、この「LancersLLMLabs」を通じて、フリーランスの方々とクライアント企業双方にとって、より良い未来を創造していくことを目指しています。
言語モデル

文章を理解するAI技術:LLMとは?

- LLM言葉を理解する人工知能近年、人工知能(AI)の分野で「LLM」という技術が注目を集めています。これは「大規模言語モデル」の略称で、大量のテキストデータを学習させることで、まるで人間のように言葉を理解し、扱うことを可能にする技術です。従来のAIは、特定のタスクや専門分野に特化したものが主流でした。例えば、将棋やチェスをするAI、特定の病気の診断を支援するAIなどです。しかし、LLMは、小説、記事、コード、会話など、膨大な量のテキストデータを学習することで、人間のように自然な文章を生成したり、文脈を理解して質問に答えたりすることができるようになりました。LLMの登場は、AIの可能性を大きく広げるものです。例えば、カスタマーサービスでの自動応答システムや、文章作成の補助ツール、さらには、高度な翻訳システムなど、様々な分野への応用が期待されています。しかし、LLMは発展途上の技術でもあり、課題も残されています。例えば、学習データに偏りがあると、その偏りを反映した不適切な文章を生成してしまう可能性も指摘されています。また、倫理的な問題やプライバシーに関する懸念も存在します。LLMは、私たちの生活を大きく変える可能性を秘めた技術です。今後、更なる技術開発や課題解決が進み、より安全で倫理的な形で社会に貢献していくことが期待されます。
言語モデル

進化したAI言語モデル:GPT-4の可能性

- 最新言語モデルGPT-4とは近年の技術革新によって、人工知能(AI)は目覚ましい進歩を遂げてきました。中でも、人間のように自然な文章を生成する「言語モデル」は、私たちの生活や社会に大きな変化をもたらすと期待されています。そして今、OpenAIが開発した最新言語モデル「GPT-4」が、世界中で注目を集めています。GPT-4は、従来の言語モデルと比較して、飛躍的に進化した能力を備えています。これまでのモデルは、文章の繋がりや文脈理解に限界があり、不自然な文章が生成されることも少なくありませんでした。しかし、GPT-4は膨大なデータと高度なアルゴリズムによって、人間に近いレベルの自然な文章生成能力を実現しました。これにより、GPT-4は様々な分野で活用されることが期待されています。例えば、顧客対応を行うチャットボットや、メールやレポートなどの文章作成支援ツールなど、私たちの日常的な業務を効率化するだけでなく、小説や脚本などの創作活動においても、人間の創造性をサポートする強力なツールとなるでしょう。しかし、その一方で、GPT-4のような高性能な言語モデルは、悪用される可能性も孕んでいます。偽情報の拡散や、なりすましによる詐欺など、倫理的な問題や社会的なリスクも懸念されています。GPT-4は、私たちの社会に大きな変化をもたらす可能性を秘めた技術です。その可能性を最大限に活かし、より良い未来を創造するためには、技術の進歩だけでなく、倫理的な側面や社会的な影響についても、慎重に検討していく必要があります。
言語モデル

国内最大規模!日本語LLM「サイバーエージェント」登場

サイバーエージェントは、インターネット広告事業やメディア事業などを幅広く手がける企業です。近年では、従来の事業に加えて、AIやデータ分析の分野にも積極的に進出しています。膨大なデータを活用した独自の技術開発に力を注ぎ、その成果は様々なサービスに生かされています。 2023年5月には、長年の研究開発の成果として、大規模言語モデル「サイバーエージェント」を公開しました。これは、膨大なテキストデータを学習させたAIによって、人間のように自然な文章を生成したり、質問応答や翻訳などの高度な言語処理を可能にする画期的な技術です。 この技術は、顧客企業のWebサイトや広告における文章作成の自動化、カスタマーサポートの効率化など、幅広い分野での活用が期待されています。サイバーエージェントは、今後もAIやデータ分析の分野における研究開発を推進し、新たな価値の創造と社会への貢献を目指していきます。
その他

生成AIを支える「グラウンディング」とは

近年、ChatGPTに代表される生成AIが大きな注目を集めています。文章や画像、音楽などを自動で作り出すことができるこの技術は、私たちの生活や仕事に革新をもたらす可能性を秘めています。まるで人間のように自然な文章や画像を作り出す生成AIですが、その根底にある重要な概念の一つに「グラウンディング」があります。 グラウンディングとは、簡単に言えば「AIが現実世界を理解すること」です。例えば、私たち人間は「赤いリンゴ」という言葉を聞いたとき、頭の中に赤い色のリンゴのイメージを浮かべることができます。これは、私たちが過去に実際に赤いリンゴを見たり、触ったり、食べたりした経験を通して、「赤いリンゴ」という言葉と実物を結びつけているからです。 しかし、AIにとっては、言葉はただの記号の羅列に過ぎません。そのため、「赤いリンゴ」という言葉から、私たちと同じように具体的なイメージを生成することはできません。そこで重要になるのがグラウンディングです。AIに現実世界の膨大なデータ(テキスト、画像、音声、センサーデータなど)を学習させることで、言葉と実物との関連性を理解させ、より人間に近い形で情報を処理できるようにします。 グラウンディングは、生成AIがより高度なタスクをこなすために不可欠な要素です。例えば、より正確で現実的な文章や画像を生成したり、人間の意図をより深く理解して複雑な指示に対応したりすることが可能になります。今後、生成AIの進化に伴い、グラウンディングの重要性はますます高まっていくでしょう。
言語モデル

コード生成AI「CodeLlama」登場

近年、様々な分野で人工知能(AI)の活用が進展していますが、アメリカの巨大情報技術企業であるメタ社が2023年8月に発表した新しいAIツール「CodeLlama」は、ソフトウェア開発の世界に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。 CodeLlamaは、入力された指示に従って、ソフトウェアのプログラムコードを自動で生成するAIツールです。これまで、ソフトウェア開発は高度な専門知識と経験を要する複雑な作業でしたが、CodeLlamaの登場によって、そのプロセスが大幅に簡素化され、効率化されることが期待されます。 メタ社は、このCodeLlamaを誰でも無料で利用できるオープンソースとして公開しました。そのため、世界中の開発者がCodeLlamaを利用して、より簡単に、より迅速にソフトウェアを開発できるようになり、開発コストの削減や開発期間の短縮といった大きなメリットが期待されています。 さらに、CodeLlamaは公開から間もないにも関わらず、既に多くの開発者によって活用され、その性能の高さが実証されつつあります。今後、CodeLlamaはさらに進化し、より複雑で高度なプログラムコードを生成することができるようになると予想され、ソフトウェア開発の在り方を大きく変える可能性を秘めていると言えるでしょう。