「多ければ多いほど良い」という考え方で、AI のパフォーマンスは向上しますか?自然言語処理 (NLP) の精度は、基本的な会話レベルに到達するために無数のデータ バイトに依存しています。文法からセマンティクスまで、AI 会話モデルには、単に辞書をデータ セットにダウンロードするだけではなく、より多くのニュアンスがあります。 大規模言語モデル (LLM) は、ChatGPT のように世界を席巻している会話型 AI チャットボットです。 ChatGPT のような製品は、LLM に依存する会話型 AI の将来のロール モデルになるのでしょうか? それとも、それらの人気が、人間が何を改善できるかについての洞察を提供してくれるのでしょうか? 会話型 AI の例とは? BERT と ChatGPT は、世界で最も有名な会話型 AI です。 LLM は、本などのデータ入力や、ソーシャル メディアや Web サイトなどの絶え間なく更新されるソースから情報を引き出します。高度な NLP と組み合わせて、人間のように読みながら、可能な限り正確なデータを使用して文章を作成し、構文的およびトーン的に応答を構築しようとします。 チャットボットの設計者は、LLM に依存していなかった以前の会話型 AI モデルが、チャットボットの かどうかを疑問視し始めています。 LLM が驚くほど本物で信頼できる反応を生み出すのに、なぜ人類は時代遅れのデザインを実験し続けなければならないのでしょうか? 次の段階に進むべき 人間は、会話型 AI の成長を促進するために LLM に依存する必要があります。それらの欠点にもかかわらず、その適応性とスケーラビリティは、以前のテクノロジとは比較になりません。 言語モデルはどのように変化しますか? LLM は完璧ではありません。開発の初期段階にあるため、ほとんどの欠陥がないわけではありません。幻覚は LLM を悩ませ、 聞こえる、一貫性のない、またはまったく不正確な応答をユーザーに提供します。これらのモデルが最新の会話型 AI のピークである場合、なぜこれがこのような問題になるのでしょうか? 41% もの確率で説得力があるように すべての知識にアクセスできるデータセットは存在しないため、人間のように聞こえると、データ ギャップがさらに問題になります。情報が特定のコンテキストで正しいため、LLM が適切であると認識する文を構成する場合があります。人間らしい方法で 100% の時間コミュニケーションを試みている間、それがいつそうでないかを識別することはできません。決定の構成は、心強いように聞こえるが裏付けのないデータの寄せ集めである可能性があります。 幻覚は、不十分な監視とデータキュレーションの産物である可能性があります.コンセプトのドリフト、オーバーフィッティング、アンダーフィッティングはすべて、最も成熟した会話型 AI でさえも誤った応答を引き起こす問題です。 AI の学習環境が、新しいデータの識別を妨げる異常または無関係なデータへの関連付けをサポートしている場合、LLM に同じ質問を 2 回尋ねて、2 つの異なる回答を得ることができます。 大規模な言語モデルはコミュニケーションにどのように影響しますか? LLM が登場する前は、素人がこれほど巨大で強力な会話型 AI にアクセスできるようになったことはありませんでした。 OpenAI の出現は、パフォーマンスを向上させるために人間がツールをいじる必要があったため、必要な技術シフトでした。 。 消費者の 75% 以上が、より人間らしくなる AI の能力を信じています LLM は言語を分析するときにパターンと関係を見つけるため、コミュニケーションが知識にどのように影響するかを人間が理解できるようにします。 ChatGPT が回答を収集するために Web サイトを調べた場合、あなたの言い回しは出力にどのような影響を与えるでしょうか? LLM は、特にデジタル ランドスケープにおいて、 でしょうか?会話型 AI がどのように人々と会話するかについては、コンピュータ サイエンティストから学生まで、世界が対面またはオンラインでどのように話しているかを熟考する必要があります。 言語とコミュニケーションで人類の優先事項をどのように再現するの ユーザーの貢献度が高いほど、その機能を拡張するために使用できる情報が増えます。 。人々は、古い情報を特定し、配信を改善するのに役立ちます。以前は LLM を使用していなかった企業や個人は、生活を簡素化し、運用を合理化する方法を試すことができるようになりました。本質的に、これらのリソースは AI の拡張と採用のための無料の広告でした。 これは、ヒューマン イン ザ ループ処理とも呼ばれます AI 言語モデルを磨く 会話型 AI の未来は、踏み台として LLM に依存するか、開発の次の段階を明らかにする可能性があります。正確さと論争にもかかわらず、それはすでに世界中に大きな文化的影響を与えており、未来へのアクセスをすべての人に啓発しています.おそらく、AI は永遠に LLM に依存するべきではありませんが、前向きな進歩の勢いを維持するために今必要であることは議論の余地がありません。
