日刊AIニュース 10/3 DALL·E 3の登場: 想像力の限界を超えるAI画像生成の新時代
DALL·E 3の登場: 想像力の限界を超えるAI画像生成の新時代
（OJ）: ねぇ、Nekoちゃん、DALL·E 3って聞いたことある？
（Neko）: ああ、それはOpenAIが開発した最新のAI画像生成技術だのだ。DALL·E 3は、以前のシステムよりもはるかに多くのニュアンスと詳細を理解することができるのだ。これにより、ユーザーのアイディアを非常に正確な画像に簡単に変換することができるのだ。
（OJ）: それはすごいね。DALL·E 3の開発にはどんな研究者たちが関わっているの？
（Neko）: このプロジェクトには多くの研究者が関与しているのだ。Gabriel Goh, James Betker, Li Jing, Aditya Rameshなどの研究者が主要な役割を果たしているのだ。また、Tim Brooks, Jianfeng Wang, Lindsey Liなどの研究者も貢献しているのだ。
（OJ）: それは大規模なプロジェクトのようだね。DALL·E 3の特徴についてもっと教えてくれる？
（Neko）: もちろんだのだ。DALL·E 3は、ユーザーが提供するテキストプロンプトを基に、非常に詳細で正確な画像を生成する能力を持っているのだ。これにより、ユーザーは自分のアイディアや想像を視覚的に具現化することができるのだ。
（OJ）: それは本当に革命的だね。DALL·E 3を使って、私たちの想像力の限界を超えて新しいものを作成する未来に足を踏み入れることができるのかな？
（Neko）: まさにその通りだのだ。DALL·E 3とともに、私たちの想像力が私たちが作成できるものの唯一の制限となる未来に足を踏み入れることになるのだ。OpenAIのこの技術は、AIとクリエイティブな表現の未来を形作るものとなるであろうのだ。
Refonte Infini、革命的AI技術を活用した最新の科学的取引ロボットを公開
（OJ）: ねぇ、Nekoちゃん、Refonte Infiniって聞いたことある？
（Neko）: ああ、それは最近ニュースで話題になっている会社だのだ。フランス、パリに拠点を置く、金融とAIの交差点に位置する革新的な会社だのだ。最新の科学的取引ロボットを公開したというニュースがあったのだ。
（OJ）: 科学的取引ロボットって、何がすごいの？
（Neko）: このロボットは、従来の市場のモデルを超えて、科学、数学、そしてAIの力を活用して暗号取引を単純化するのだ。従来の取引モデルは取引を開始するためにプログラミングのみを使用していたが、Refonte InfiniのScientific Trading Robotは、数学、統計、科学計算、プログラムコーディング、およびファイナンス技術などの科学的方法論を組み合わせているのだ。
（OJ）: それはすごいね。どんな研究が基盤になっているの？
（Neko）: イヴァン・ジョレル・ンガレウ・ンゴイ博士と教授エリ・ンゴンガンが共著した論文が基盤になっているのだ。その論文は「Forex Daytrading Strategy: An Application of the Gaussian Mixture Model to Marginalized Currency Pairs」というタイトルで、世界的に有名で参照されているのだ。このモデルは、暗号市場のクラスタを決定するためのガウス混合モデル、暗号市場の体制変更を決定するためのHidden Markov Model、エントリーポイントのためのJonhson Suのモデル、出口ポイントのためのTrailing Stop Lossなどを活用しているのだ。
（OJ）: それは革命的だね。どこで詳細を知ることができるの？
（Neko）: 詳細や登録については、**www.refonteinfini.com**で知ることができるのだ。イヴァン・ジョレル・ンガレウ・ンゴイ博士は、このロボットを何年もの間磨き上げて、一般の人々に提供できることを非常に喜んでいると言っているのだ。
（OJ）: ありがとう、Nekoちゃん。これからの金融の世界が楽しみだね。
（Neko）: そうだね、科学と技術の進化は、私たちの生活をより良くする可能性があるのだ。
AIの進化がもたらす新しい波: カスタマーサービスの未来と雇用へのインパクト
（Neko）: 実は、スーミット・シャーというインドの企業家が、彼の会社のカスタマーサービスをChatGPTで自動化し、その結果、多くのカスタマーサービスエージェントを解雇したからなのだ。彼はChatGPTを使って、自社のカスタマーサービスチャットボット、Linaを強化し、2022年12月にはほとんどすべてのメッセージをこのボットが処理するようにしたのだ。そして、顧客からのフィードバックも概ねポジティブだったという。
（OJ）: それはすごいね。でも、それで人々が失業するなんて…。
（Neko）: そうなのだ。特にインドやフィリピンなど、コールセンターが多くの人々に雇用を提供している国々では、この技術の導入によって経済に大きな影響が出る可能性があるのだ。例えば、フィリピンでは、デジタルオートメーションが2028年までに110万以上の仕事をなくす可能性があるというオックスフォード経済学とシスコの研究が指摘されているのだ。
（OJ）: でも、AIがカスタマーサービスを助けるっていうのも一理あるよね？
（Neko）: その通り。エリック・ブリニョルフソン教授は、AIがコールセンターのエージェントをサポートするツールとして役立つ可能性があると指摘している。彼の研究では、AIソフトウェアを使用することで、コールセンターエージェントの生産性が14%向上し、特に経験の浅い作業者が大きな利益を得ているという。しかし、一方で、AIが簡単なカスタマーサービスの問題を解決すると、人間が扱う問題はより複雑なものになり、それが作業を難しくする可能性もあるのだ。
（OJ）: それでも、技術の進歩は止められないよね。
（Neko）: そうだね。技術の進歩は避けられない。だからこそ、技術の進歩とともに社会全体がどう進化し、適応していくかが重要なのだ。AIと人間が共存し、お互いを補完しながら働ける未来を作ることが、私たちの新しい課題なのだ。
（OJ）: うん、それにしても、技術の力ってすごいね。
（Neko）: 本当にそうだね。でも、その力をどう使うかは、私たち人間次第なのだ。
https://www.washingtonpost.com/technology/2023/10/03/ai-customer-service-jobs/
今日の論文 未来のAI学習法：コントラスティブポストトレーニングとデータカリキュラムの探求
この研究は、大規模言語モデル（LLM）のアラインメントとその改善に関する研究に焦点を当てています。アラインメントは、LLMを人間の好みや期待に沿った方向に誘導する重要なステップです。文書では、複数のモデル（例えば、InstructGPT、ChatGPT、GPT-4など）から自動的に優先ペアを構築することで、アラインメントを向上させるコントラスティブポストトレーニング技術を探求しています。また、SLiCとDPOというコントラスティブ技術をSFTベースラインと比較し、DPOがSFTが飽和した後もステップ機能の改善を提供することを発見しています。さらに、コントラスティブポストトレーニングのためのデータカリキュラム学習スキームも探求しており、これは「簡単な」ペアから学習を開始し、「難しい」ペアへと移行することで、アラインメントをさらに向上させます。
（OJ）: ねぇ、Nekoちゃん、コントラスティブポストトレーニングって聞いたことある？
（Neko）: ああ、それはLLMのアラインメントを改善する技術らしいのだ。詳しく説明するのだ。この技術は、異なる強度を持つ複数のモデルから優先ペアを自動的に構築し、それらを用いてモデルをトレーニングするのだ。例えば、InstructGPTやChatGPT、そしてGPT-4などのモデルから得られたデータを使用しているのだ。この研究では、SLiCとDPOというコントラスティブ技術をSFTベースラインと比較しているのだ。そして、DPOがSFTが飽和した後もステップ機能の改善を提供することを発見しているのだ。
（OJ）: おお、面白いね。でも、データカリキュラム学習スキームって何？
（Neko）: それは、モデルが「簡単な」ペアから学習を始め、「難しい」ペアへと移行する学習手法だ。このスキームをコントラスティブポストトレーニングに適用することで、アラインメントがさらに向上することがわかっているのだ。つまり、モデルは初めは簡単なタスクから学び、徐々に複雑なタスクへと進んでいく。これにより、モデルは効果的に学習を進め、より高度なタスクでも良好なパフォーマンスを発揮するのだ。
（OJ）: なるほど、それでモデルはどのようにして人間の好みに沿った方向に誘導されるの？
（Neko）: これは、モデルが人間の期待や好みに沿って出力を生成するように調整されるプロセスだ。伝統的なポストトレーニング技術は、モデルが特定のシナリオで採用すべき行動を知るために、人間の優先注釈に依存しているのだ。しかし、このような人間からのフィードバックは取得するのがコストがかかる上、時にはノイズが多い。そのため、AIフィードバックを使用してLLMをアラインメントする他の方法も研究されているのだ。
https://arxiv.org/pdf/2310.02263.pdf
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