OpenAIのGPT-5：次世代AIの驚異的な進化とその可能性 【日刊AIニュース 10/15】
OpenAIのGPT-5：次世代AIの驚異的な進化とその可能性
（OJ）: ねぇ、Nekoちゃん、OpenAIのGPT-5って聞いたことある？
（Neko）: ああ、それは最近の大ニュースだったのだ。OpenAIは、私たちが技術とどのように関わるかを変革してきた世界で最も優れた人工知能組織の一つだ。そして、彼らの最新の開発、GPT-5はその例外ではないのだ。
（OJ）: GPT-5って、何がすごいの？
（Neko）: GPT-5は、OpenAIの有名な言語モデルの第五世代で、AIの能力を全く新しいレベルに引き上げることが期待されているのだ。このモデルは、言語の理解、生成、文脈の理解を向上させるために、OpenAIのディープラーニングアルゴリズムが微調整されているのだ。
（OJ）: それはすごいね。OpenAIのCEO、サム・アルトマンは、GPT-5について何と言っているの？
（Neko）: サム・アルトマンCEOは、GPT-5の能力について話しており、それは前のバージョンを上回るものだと言っているのだ。GPT-5は、はるかに大きなトレーニングデータセットと高度な文脈理解のおかげで、コンテンツの生成、カスタマーサービス、仮想アシスタントなど、さまざまな分野で驚くべき結果をもたらすと約束しているのだ。
（OJ）: それはどのような分野での利用が考えられるの？
（Neko）: GPT-5の可能性は広大だ。ジャーナリズム、マーケティング、エンターテインメントなどの分野での利用が考えられているのだ。この先進的な技術は、ワークフローの改善、仕事の自動化、そして私たちが機械とどのように関わるかを変えることができるのだ。
（OJ）: すごいね。これからのAIの進化が楽しみだね。
（Neko）: まさにそうだ。私たちの未来は、このような技術の進化とともに、ますます興味深くなることだろうのだ。
2023年の注目のLLM論文: AIの未来を形作る革新的な研究
（OJ）: ねぇ、Nekoちゃん、LLM Papers 2023って聞いたことある？ （Neko）: ああ、それは最近の大きな話題になっている論文のことだよ。詳しく説明するね。
（OJ）: お願い、興味津々だよ！
（Neko）: まず、Chinchillaという論文があるのだ。この論文は、モデルのサイズとトレーニングトークンの両方を等しくスケーリングすることで、モデルが最適にトレーニングされることを証明しているのだ。Chinchillaは70Bのパラメータモデルで、Gopherという前のモデルよりも多くのトレーニングデータでトレーニングされているのだ。
（OJ）: ほぅ、それは面白いね。他にもあるのかな？
（Neko）: はい、LIMAという論文もあるのだ。LIMAは、少量の特定の指示だけで高品質な応答を生成することができる大きな言語モデルを示しているのだ。そして、Textbooks Are All You Needという論文では、phi-1という新しい大きな言語モデルが紹介されているのだ。このモデルは、競合するモデルと比べてサイズがかなり小さいのだ。
（OJ）: それはすごいね！他にも何かある？
（Neko）: もちろん、Orcaという論文があるのだ。これは、大きな基盤モデルからの模倣学習を通じて、小さなAIモデルの能力を強化することを目的とした研究なのだ。そして、LongLoraは、事前にトレーニングされた大きな言語モデルのコンテキストサイズを延長するための効率的な微調整アプローチを提案しているのだ。
（OJ）: これは驚きだね。もっと教えて！
（Neko）: Voyagerという論文もあるのだ。これは、Minecraftでの継続的な探索とスキル獲得を目的とした新しいエージェントを紹介しているのだ。そして、Show-1 and Showrunner Agents in Multi-Agents Simulationという論文では、大きな言語モデルを利用して、知的財産のための高品質なエピソードコンテンツを生成する革新的なアプローチが紹介されているのだ。
オープンソースの革命: MosaicMLの登場と大規模言語モデルの未来
（OJ）: ねぇ、Nekoちゃん、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）について最近何か面白いこと聞いたことある？
（Neko）: ああ、それはMosaicMLのことを指しているのだね。最近、オープンソースのLLMの研究が盛んに行われているのだ。これらのモデルは、いくつかのシンプルなコンポーネントを使用して共通のフレームワークで作成されているのだ。
（OJ）: ふむふむ、でもその中で一番重要なのは何なの？
（Neko）: 最初のステップが最も重要だと言われているのだ。高品質の事前トレーニングを通じてより強力なベースモデルを作成することで、LLMをSFT（supervised fine-tuning）やRLHF（reinforcement learning from human feedback）で洗練するときにより良い結果が得られるのだ。そして、改善されたモデルを使用することで、ダウンストリームのアプリケーションが向上するのだ。
（OJ）: でも、オープンソースのベースモデルって、独自のものに比べて性能が低かったり、研究専用だったりしないの？
（Neko）: それが、最近の変化なのだ。MPT-7BとMPT-30BというモデルがMosaicMLによってリリースされたのだ。これらのオープンソースのベースモデルは、印象的なパフォーマンスを達成し、商業利用が無料で、LLMのトレーニング、ファインチューニング、評価のための効率的なソフトウェアのスイートが付属しているのだ。これらのオープンソースツールは、LLMのさまざまな特化したユースケースを大幅に削減されたコストで探求することを可能にし、AIの実践者にとって強力なリソースとなっているのだ。
（OJ）: それはすごいね！MPT-7B/30Bモデルって何が特別なの？
（Neko）: これらのモデルは、典型的なデコーダのみのトランスフォーマーアーキテクチャに基づいているのだ。しかし、いくつかの重要な変更が行われている。それには、ALiBi、低精度のレイヤーノーム、Flash Attentionなどのコンポーネントが含まれているのだ。これらのコンポーネントの詳細を完全に理解するには、いくつかの概念を再確認すると良いかもしれないのだ。
今日の論文 テーブルデータの理解を革命化！新しいTable-GPTモデルの登場
要点
言語モデルのテーブル理解の課題: 現在の言語モデル（例: GPT-3, ChatGPT）は多様なタスクを実行する能力があるが、テーブル関連のタスクにおいては最適ではない。
テーブルの二次元性: 言語モデルが主に一次元の自然言語テキストで訓練されているのに対し、テーブルは二次元のオブジェクトであるため、このギャップが問題となる。
テーブルチューニングの提案: 著者らは、実際のテーブルから合成された多様なテーブルタスクを使用して、言語モデルをさらに訓練/微調整する新しい「テーブルチューニング」パラダイムを提案。
Table-GPTの性能: この新しいモデルは、さまざまなテーブルタスクで通常のGPT-3.5やChatGPTを一貫して上回る能力を示し、新しいテーブルタスクにも強く適応できる。
革新的なポイント
テーブル専用のチューニング: これまでの言語モデルの訓練は一次元のテキストに焦点を当てていたが、この研究ではテーブルデータの二次元性を考慮した新しい訓練方法を提案している。
実際のテーブルからのデータ合成: 訓練データとして、実際のテーブルから合成された多様なテーブルタスクを使用することで、モデルのテーブル理解能力を向上させる。
一般性と適応性: Table-GPTは、見たことのない新しいテーブルタスクにも強く適応できることが示されている。これは、言語モデルがテーブルデータを扱う際の一般性と適応性を大幅に向上させる可能性がある。
（OJ）: ねぇ、Nekoちゃん、この論文「Table-GPT: Table-tuned GPT for Diverse Table Tasks」って聞いたことある？ （Neko）: ああ、それはマイクロソフト社の研究論文らしいのだ。詳しく説明するのだ。
（OJ）: お願い、教えてくれ！
（Neko）: この論文は、言語モデル、特にGPT-3やChatGPTのようなものが、多様な人間の指示に従ってさまざまなタスクを実行する能力を示していることを基にしているのだ。しかし、基本的なテーブル理解のタスクで言語モデルを探ると、今日の言語モデルは多くのテーブル関連のタスクでまだ最適ではないことがわかるのだ。
（OJ）: なぜそうなるの？
（Neko）: 主な理由は、これらのモデルが主に一次元の自然言語テキストで事前に訓練されているため、関係テーブルが二次元のオブジェクトであることとの間にギャップがあるからだ。この論文では、実際のテーブルから合成された多様なテーブルタスクを使用して、GPT-3.5やChatGPTのような言語モデルをさらに訓練/微調整する新しい「テーブルチューニング」パラダイムを提案しているのだ。
（OJ）: それは面白いね。結果はどうだったの？
（Neko）: 彼らの結果によれば、このTable-GPTモデルは、さまざまなテーブルタスクで通常のGPT-3.5やChatGPTを一貫して上回る能力を示しているのだ。また、新しいテーブルタスクを実行するための多様な人間の指示に応答する能力においても、GPT-3.5やChatGPTと同様の方法で強い汎用性を持っているのだ。
（OJ）: それはすごい！これによって、テーブルデータの理解と処理が大幅に向上する可能性があるね。
（Neko）: まさにそうだ。特に、データベースやビジネスインテリジェンスの分野での応用が期待されるのだ。
https://arxiv.org/pdf/2310.09263.pdf
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