デジタル時代においては、 インテリジェンス 人為的な はますます洗練されており、この革命の中心に私たちはいます。 モデル 言語学。 右 poco 以前、電話会社（だけではありません）さえもどのように好んでいるかを見ました。 Xiaomiは独自の言語モデルを考えている。 しかし、それらは正確には何であり、テクノロジーとの関わり方をどのように変えているのでしょうか?
この記事のトピック:
言語モデルとは何ですか?また、それらはどのように機能しますか?
彼らの最も基本的なレベルである言語パターンは、 コンピュータシステム人間のコミュニケーション能力を模倣した方法で言語を理解し、解釈し、生成するように訓練されています。 これらのモデル 彼らは膨大な量のデータの分析を通じて言語を「学習」します 本、記事、ウェブページなどのテキストは、言語を定義する構造、規則、ニュアンスを吸収します。
言語モデルの機能は複雑なアルゴリズムに基づいており、 レティ ニューラル。 一連の単語またはフレーズが与えられると、これらのモデルは学習した情報を使用して次の単語を予測したり、関連する応答を生成したりします。 たとえば、「」で文を始めた場合、今日はたくさん…「」、言語モデルは「」でそれを完成させることができます。caldo"または"冷たいです」と、トレーニング中に学んだコンテキストと情報に基づいています。
深層学習の出現により、言語モデルは次のようになりました。 ますます洗練された。 OpenAI の GPT-3 や Google の BERT のようなモデルは、言語の翻訳からオリジナル コンテンツの作成、さらにはプログラミングに至るまで、非常に複雑なタスクを実行できます。 これらの高度なモデルはディープ ニューラル ネットワーク アーキテクチャを使用しており、 以前は機械が到達できなかった言語のニュアンスを理解する.
ただし、言語モデルは高度な機能にもかかわらず、人間のように言語を「理解」しないことに注意することが重要です。 それよりも、 単語やフレーズ間の認識されたパターンと関連付けを通じて機能します。。 これは、彼らが一貫性のある賢明な応答を返すかもしれないが、 彼らは本当の理解や認識を持っていない 言葉の裏にある意味について。 このことは、とりわけ、私たちが何年も自問してきた次の疑問について、私たちを安心させるはずです。」AIは私たちを追い越すのでしょうか？「
言語モデルの歴史と進化
言語モデルの歴史は、人間の言語を理解して生成できる機械を作成するという探求に深く根ざしています。 この旅は、 50年代と60年代、機械翻訳の最初の試みが導入されたとき。 これらの初期モデルは非常に初歩的なものでしたが、 一定のルールに基づいて、将来のイノベーションの基礎を築きました。
機械学習技術の出現により、 80年代と90年代、言語を理解するアプローチに大きな変化が見られました。 新しいモデルは、事前に定義されたルールに基づくのではなく、広告を開始しました。 データから直接「学ぶ」。 これにより、データ内の複雑なパターンを認識する機能を備えたニューラル ネットワークなど、より洗練されたモデルの開発が可能になりました。
過去 XNUMX 年間、ディープラーニングのおかげで急速な進化が見られました。 のようなモデル Word2古い e 高速テキスト 機械内で言葉を表現する方法に革命をもたらしました。 文脈や言語のニュアンスをよりよく捉えることができる。 しかし、BERT や GPT などのトランスフォーマーの出現により、私たちは新たな高みに到達しました。 これらのモデルは、その革新的なアーキテクチャのおかげで、以前のモデルでは理解できなかった方法でコンテキストを理解できます。
今日、大量のデータとコンピューティング能力へのアクセスにより、言語モデルは引き続き 前例のないペースで進化する、自然言語処理の分野で AI が達成できることの限界をさらに押し上げることを約束します。
GPT-3: 言語モデルの卓越性の例
ジェネレーティブプレトレーニングトランスフォーマー3、より良いとして知られている GPT-3は、これまでに作成された中で最も先進的かつ革新的な言語モデルの 2020 つです。 XNUMX 年に OpenAI によってリリースされたこのモデルは、人間に近いテキスト生成機能のおかげで、学術界と産業界の両方で大きな関心と好奇心を呼び起こしました。
前作とは異なり、 GPT-3 には 175 億のパラメータがありますであり、それまでに作成された言語モデルとしては最大のものになります。 この膨大なパラメーターのネットワークにより、彼は信じられないほど広範囲の言語的、文化的、文脈上のニュアンスを捉えて理解することができます。
しかし、GPT-3 はなぜ特別なのでしょうか? 彼の 多用途性。 多くの言語モデルは特定のタスク用にトレーニングされていますが、GPT-3 はさまざまなアプリケーションに使用できます。 創造的な文章 言語翻訳から複雑な問題の解決まで、プログラミングに至るまで。 彼は、詩や記事を書いたり、ソフトウェアをコード化したり、哲学的な質問にさえも XNUMX つで答えることができることを示しました。 機械の生産物と人間の生産物の区別に疑問を投げかける一貫性と奥深さ.
ただし、その優れた機能にもかかわらず、GPT-3 には課題がないわけではありません。 彼のトレーニングには次のことが必要です 膨大な量のエネルギーと計算リソース、そしてトレーニングデータにはバイアスの問題が常にあります。 しかし、3 つ確かなことは、GPT-XNUMX は人工知能の歴史におけるマイルストーンをマークし、高度な言語モデルのほぼ無限の可能性を世界に示したということです。
倫理的な課題と責任
これらのモデルは革新的な機能を提供する一方で、多くの機能ももたらします。 課題 単なるテクノロジーをはるかに超えたもの。
まず、 偏見の問題。 言語モデルは、その言語とその由来の文化を反映する大規模なデータセットでトレーニングされます。 このデータに偏見や固定観念が含まれている場合、モデルはそれらを同化します。、そのような偏見を永続させ、増幅させる可能性があります。 これは、特に医療、法律、人事などの重要な分野で使用される場合、不正確、または最悪の場合、有害な決定や対応につながる可能性があります。
さらに、 透明度e 説明責任 それらは基本的なものです。 GPT-3 のようなモデルは印象的な結果を生み出すことができますが、特定の結論にどのように到達するかを理解するのは複雑な場合があります。 それらがどのように機能するかを明確に理解せずに、どうすればよいでしょうか? 彼らの決断を信頼する? そして、彼らが間違いを犯した場合、誰が責任を負うのでしょうか？ モデルを作成したのは企業ですか、それを実装したユーザーですか、それともモデル自体ですか?
最後に、 プライバシーとデータセキュリティの問題: イタリアはそれをよく知っている。 言語モデルのトレーニングには大量のデータが必要です。 このデータはどのように収集、保存、使用されますか? ユーザーは自分の情報がどのように使用されるかを認識しており、それに同意していますか?
これらの課題に取り組むには、 学際的なアプローチ 倫理、法律、社会学、そしてもちろんテクノロジーの専門家が参加します。 積極的なコラボレーションとオープンな議論を通じてのみ、言語モデルが倫理的かつ責任を持って使用されることを保証できます。
