LLM関連ブックマークまとめ(2024.9.23-9.29): 「知能の時代（The Intelligence Age）」、Llama3.2リリース、Gemini 1.5 Pro 002リリース、Qwen2.5の評価も出てきた、o1-previewにまとめてもらった。
「LLM関連ブックマーク（週毎）をまとめる作業をLLMにやらせてみる」にあるように、毎週あつめたLLM関連ブックマークを、LLMにまとめてもらっている。今週は@yuntiandengさんがhuggingfaceに公開してくれた、o1-previewのデモさんにまとめてもらいました。
Samの「知能の時代（The Intelligence Age）」が印象に残りました、身震いするようなそういう気持ちになりました。メタのLlama3.2絶対すごいやつですね。Gemini 1.5 Proの更新、CoTをめぐる様々な評価が目立ちました。
絵は、"The Intelligence Age"の扉絵をワイエス風にFLUX.1に書いてもらった。A countryside landscape featuring a dirt path cutting through rolling fields, with muted colors and a realistic, detailed style reminiscent of Andrew Wyeth. The path is weathered, winding through fields of dried grass and subtle vegetation, under a soft, overcast sky. The fields on either side of the path should have a sense of desolation, with earthy tones like browns, yellows, and greens, creating a calm but slightly melancholic atmosphere. The overall mood should evoke stillness and simplicity, focusing on natural textures and light.
LLM最新動向(2024.9.23-9.29)まとめ by o1-preview
こんにちは、最近のLLM（大規模言語モデル）の動向について、いくつか面白い話題を共有させていただきます。最新のモデルたちはまるで加速装置を手に入れたかのように日進月歩で進化しています。それでは、その魅力的な世界を一緒に覗いてみましょう。
まず、メイントピックとして注目すべきは、新たなLLMたちの登場とその性能向上です。Meta社が公開した「Llama 3.2」は、その軽量モデルである1Bや3Bが話題を呼んでいます。驚くべきことに、これらのモデルはスマートフォンやエッジデバイス上で動作するよう設計されており、小型でありながら高い性能を誇ります。まさに「小さくても侮れない」といったところでしょうか。
一方、Googleも黙ってはいません。新たに発表された「Gemini-1.5-Pro-002」と「Gemini-1.5-Flash-002」は、その高速性と低価格で注目を集めています。数学的な性能もOpenAIの最新モデルに迫る勢いで、まさに熾烈なモデル競争が繰り広げられています。
そして、忘れてはならないのが、Alibabaが提供する「Qwen2.5」です。特に72Bモデルは、その高いコーディング性能で注目されています。開発者たちは、このモデルを手元の環境で動かすことで、自分だけの強力なAIアシスタントを手に入れることができると歓喜の声を上げています。
次に、各社の動きを見てみましょう。OpenAIは新モデル「o1」のプレビューを公開し、その卓越した計画立案能力で話題をさらいました。このモデルは、従来のLLMでは難しかった高度な推論や計画を可能にし、もはやLRM（大規模推論モデル）と呼ぶべき存在感を放っています。
また、NVIDIAは新たなモデル「Nemotron 51B」をリリースし、その高速性と高負荷性能で業界を驚かせました。さらに、同社のCEOであるジェンスン・フアン氏は、OpenAIの「o1」などのモデルが必要とする計算性能を大幅に向上させると宣言し、その技術力をアピールしています。
一方、MicrosoftはオープンソースのAIエージェント構築フレームワーク「Autogen」を公開し、AI開発の効率化に寄与しています。Meta社のルカン氏も、AGI（汎用人工知能）へのアプローチについて独自の見解を示し、業界のリーダーたちがそれぞれのビジョンを描いているのが興味深いですね。
理論面の進展についても見逃せません。最近の研究では、LLMが持つ推論能力や計画能力についての議論が活発化しています。「LLMは推論できない」という従来の見解に対し、「実は推論できる」という主張が新たな研究によって支持されています。例えば、新しいプロンプト手法である「Logic-of-Thought（LoT）」では、従来の思考の連鎖（CoT）を超える性能向上が報告されています。
また、「Chain-of-Thoughtは数学や論理タスクでこそ効果を発揮するが、他のタスクでは限定的である」という研究結果も発表されました。これらの知見は、生成AIの仕組みをより深く理解し、その解釈性や制御性を高めるための重要なステップとなっています。
さらに、モデルのトークン化やデータの扱い方に関する技術的な議論も盛んです。例えば、情報検索におけるチャンクの分割方法や、自己監督型学習によるモデルの個人化など、モデルの性能を最大限に引き出すための工夫が多くの研究者によって試みられています。
最後に、哲学的・人文的な視点からこの急速な技術進化を考察してみましょう。Ray Kurzweil氏は「人間とAIの融合は素晴らしいものであり、私たちの意識を想像もできない方法で拡張してくれるだろう」と述べています。一方で、AIのリスクや、われわれの生活や経済に与える影響についての懸念もあります。
例えば、Natureの論文では「人間がLLMの誤りを修正することは難しい」という結果が示され、AIに過度に依存することのリスクが浮き彫りになりました。また、労働者の多くが「AIの活用方法がわからず、生産性が低下している」と感じているという調査結果もあります。どうやら、AIとうまく付き合っていくには、私たち自身の学びと適応が求められているようです。
それでも、恐れるだけでは前に進めません。Sam Altman氏の「知能の時代（The Intelligence Age）」でも述べられているように、この技術革新の波にどう向き合い、活用していくかが重要です。まるで新しい楽器を手にしたようなものですから、最初は下手でも練習を続ければ美しい音色を奏でられるはずです。
私たち一人ひとりが、この新しい時代の奏者として、自分なりのメロディーを見つけていけるといいですね。引き続き、このダイナミックなAIの世界を一緒に探求していきましょう。
LLM関連ブックマーク（オリジナル）
もととなった、ブックマーク集です。
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