初めてのAI

LLM（Large Language Models)について学びました。
LLMとは、大規模言語モデルという意味でGPT＝LLMということを知りました。
ChatGPTは正解を知らず、確率的に高いもの、大多数の人が答えるような無難なものを答えてくれるものだということを知りました。
使い方としては、ハルシネーション(人工知能が学習したデータからは正当化できないはずの回答を堂々とする現象、人工知能が幻覚を見ているかのように回答すること)を起こすことがあるのでGoogleのように検索として使うのではなく、知恵の抽出のために使うものだと理解しました。

GPTになげかけるもの、動作をするように促すものをプロンプトと呼び、
抽出する人、プロンプトを開発・最適化することをプロンプトエンジニアリングと呼ぶことを知りました。
プロンプトエンジニアリングが聞き出したいことに対して例えをあげたり、範囲を狭めるなど詳細な指示を出して上手く誘導していくことが大事だと感じました。

最後に、LLMの種類について調べてみると、GPT以外にもたくさんの種類があることがわかりました。
BERT、NEMO、LaMDA、Vicuna、OpenFlamingo、Claude,、PaLM、Alpaca7B,、LLaMAなどです。
LLMは、質問への回答、情報の検索・マーケティング、文章の作成・要約・校正・リライト、多言語飜訳プログラムのコードレビュー・バグチェックなど、多岐にわたるタスクに活用されていることがわかりました。
しかし、LLMには、著作権・商標権などの各種権利の侵害、責任の所在が不明確で誤情報が含まれるケースもあり。信憑性に欠ける、機密情報が流出する可能性がある、フェイクニュースの生成と悪用、言語によって精度が異なるなどの課題も伴うということがわかりました。
なので、それらを考慮しながら上手く活用できると、様々な仕事や生活の質を高めることに繋がると感じました。