LLM関連ブックマークまとめ(2024.9.16-9.22): o1の評価が出てきた、無双をかましまくる、o1自身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。
今週もo1が無双を決めてます。Chatbot Arenaでも突き抜けた性能、
o1開発者のインタビューを聞くとそのポテンシャルは怖いくらい。本当に大学院生レベルというレポートがちらほら上がってます。今週のまとめは、当然o1-previewさん(huggingfaceのデモ版）にやってもらいました。OpenAIのo1開発者たちへのグループインタビューは別ノートにまとめています。
絵は、o1の開発者インタビューのイメージをDALE3に書いてもらった
LLM最新動向(2024.9.16-9.22)まとめ by o1-preview
人工知能の世界では、最近非常に興味深い進展が見られます。特に、OpenAIのo1のような高度な言語モデルの登場には目を見張るものがあります。まるでこれらのモデルがジムで鍛えているかのように、サイズだけでなく知的な筋力まで増強しているようです。
o1モデルの際立った特徴の一つは、その問題解決能力と推論能力の飛躍的な向上です。例えば数学の分野では、o1は複雑な方程式や定理を、まるで熟練した数学者のように解き明かしています。一部の専門家は、その実力を複数の博士号を持つ人々に匹敵するとさえ評価しています。夜中にコーヒーを飲みながら苦労した経験がある人にとって、それは驚くべきことですよね。実際、テレンス・タオのような著名な数学者も、少しの改良でこれらのモデルが有能な大学院生レベルに達する可能性があると述べています。複雑なコーディング問題を解決したり、精巧な証明を作成したりする能力を持つo1は、AIが達成できる限界を再定義していると言えるでしょう。
こうした進歩は企業の世界でも見逃されてはいません。OpenAIはo1シリーズでさらなる進化を続けており、モデルの推論能力や実用的な応用範囲を拡大しています。マイクロソフトもまた、製品群にAIを深く統合しています。Microsoft 365 Copilotの導入により、日常の作業がインテリジェントなワークフローに変わることが期待されています。例えば、Pythonを活用したExcelのCopilotは、生産性ツールを一段と強化する一例です。
一方で、グーグルはGeminiモデルで大きな進歩を遂げており、これまで実現不可能と考えられていた大きなコンテキストサイズを示唆しています。彼らの目標は、特に数学的推論において、人間の長時間にわたる熟考をエミュレートできるモデルの開発にまで及んでいます。さらに、Mistral AIもPixtral 12Bというマルチモーダルモデルをリリースし、AIが解釈・生成できる領域の新たな可能性を切り開いています。
理論面でも、これらのモデルがどのように「思考」するのか、あるいは少なくともそのシミュレーションの仕組みに対する研究が進んでいます。「思考の連鎖（Chain-of-Thought、CoT）」という概念が注目を集めています。これは、トランスフォーマーモデルが中間的な推論ステップを生成することで、本質的に連続した問題をより効果的に解決できることを示しています。まるで彼らにメモ帳を与えて思考を書き留めさせているようなもので、小さな工夫が大きな影響をもたらしています。
強化学習の分野でも興味深い進展があります。プロセス・スーパービジョンのような手法でモデルに自己修正を学習させることで、AIは正しい答えを提供するだけでなく、その答えに至るステップを理解する能力を高めています。このアプローチでは、最終的な答えだけでなく、正しい推論過程にも重きを置くことで、より洗練された信頼性の高い問題解決能力を育成しています。
これらの進歩はスケーリングに関する議論とも密接に関連しています。推論、つまりモデルが答えを生成する際の計算資源を増やすことが、単にモデルのパラメータ数を増やすよりも効果的である場合があることが分かってきました。これは、シェフに新しいレシピを与えるのではなく、より良いキッチンを提供するようなものです。
しかし、大きな力には大きな責任が伴います。哲学者や倫理学者たちは、これらのAIの飛躍が人類にとって何を意味するのかを真剣に考え始めています。現在進行中の議論として、o1のようなモデルが人間の進化を促進しているのか、それとも私たち自身の知的成長を無意識のうちに止めてしまっているのか、という問いがあります。一部のフルスタックエンジニアたちは、AIがバグのないアプリケーションを自律的に開発できるようになったことで、自分たちのプログラミングキャリアは終わったのではないかと半ば冗談混じりに語っています。
また、専門家の役割も再定義されています。AIが知識を生成し、革新的なアイデアを生み出すことができる一方で、最先端の研究や、私たちが解決したい問題そのものを設定することにおいて、人間の手が必要とされています。これはダイナミックな相互作用であり、AIは私たちのアイデアを試し、異なる視点を提供し、思考プロセスを洗練してくれます。まるで疲れ知らずの知的なスパーリングパートナーのようですね。
AIが私たちの生活のさまざまな側面に統合されていく中で、リスクへの対処や適応の方法についても見直す必要が生じています。この急速な進歩は、産業界も個人も柔軟性を保つ必要があることを示唆しています。いくつかの仕事が自動化されることで経済は変化するかもしれませんが、新たな機会が必ず現れるでしょう—それは、もしかしたら今はまだ想像もつかない分野かもしれません。
要するに、私たちは人工知能と人間の知能がこれまでにないほど深く交差する地点に立っています。この発展を楽観的に見るか、慎重に構えるか、その両方かもしれませんが、一つ確かなことがあります。それは、AIが私たちの未来において果たす役割についての対話は、まだ始まったばかりだということです。もしかすると、次にあなたが複雑な問題に頭を悩ませているとき、一番頼りになる協力者は、難解な方程式と同じくらいジョークを楽しむAIかもしれませんよ。
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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