Sebastien Rousseau
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生成 AI

生成 AI を探求する

大規模言語モデル、拡散モデル、エンタープライズ展開の概観

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AI と人間の対話を表す抽象的なビジュアル.class="img-fluid clearfix"

インサイト

2023 年の生成 AI ブーム

ChatGPT のリリース以来、生成 AI は静かな研究分野から、すべての主要なテクノロジー企業の戦略の中心へと移行しました。LLM、拡散モデル、マルチモーダル AI が、現代の AI スタックの基盤を形成します。

アイデア

LLM は、Web スケールテキストで訓練された確率モデル

GPT、Claude、Gemini、Llama などの大規模言語モデルは、Web スケールテキストコーパスで訓練され、次のトークンを予測することを学習します。命令チューニングと RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) によって、有用な対話パートナーに変換されます。

イノベーション

拡散モデルが画像と音声を変革する

Stable Diffusion、DALL-E、Midjourney などの拡散モデルは、ノイズ除去プロセスを学習し、テキストプロンプトから一貫した画像を生成します。同じ原則が音声(MusicGen)、ビデオ(Sora)、その他のモダリティに適用されています。

マルチモーダル

文字、画像、音声、ビデオの統合

GPT-4V、Claude 3、Gemini はマルチモーダルです:テキスト、画像、音声、その他の入力を取り、テキスト出力を生成します。これは、現実世界のアプリケーションが多モーダルの入力を必要とすることから、現代の AI で重要です。

ユースケース

エンタープライズアプリケーション

主要なエンタープライズユースケース:カスタマーサービス自動化、ドキュメント分析、契約レビュー、コード生成、レポート作成、知識管理。各ユースケースには独自の品質、レイテンシ、コスト、安全性のトレードオフがあります。

課題

ハルシネーション、バイアス、コスト

生成 AI モデルはハルシネーションする可能性があります(自信を持って誤った情報を提供する)、訓練データバイアスを反映する可能性があります、本番展開でかなりのコストがかかる可能性があります。これらは、エンタープライズ採用の慎重な検討事項です。

セキュリティとプライバシー

機密データを慎重に扱う

機密データ(顧客 PII、財務記録、知的財産)を含むエンタープライズユースケースには、注意深いデータ取り扱い、プロンプトインジェクション防御、出力フィルタリング、監査ロギングが必要です。

規制

EU AI 法、米国行政命令、その他

EU AI 法、Biden 行政命令、その他のグローバル規制は、エンタープライズ AI システムの展開方法を形作っています。リスクの分類、文書化、人間の監視が中心的な要件となります。

結論

生成 AI は基盤になる

5 年後、生成 AI は専用機能ではなく、すべてのソフトウェアに焼き付けられた基盤レイヤーになります。検索、ドキュメント、対話、コード —— すべてがそれを利用します。エンタープライズの責任は、責任を持って実装することです。

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生成 AI が画像、テキスト、音声、コードでどのように動作するか、エンタープライズアプリケーションの実用的な検討事項。

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生成 AI が画像、テキスト、音声、コードでどのように動作するか、エンタープライズアプリケーションの実用的な検討事項。.

主要な戦略的ポイントをまとめます：

- インサイト. ChatGPT のリリース以来、生成 AI は静かな研究分野から、すべての主要なテクノロジー企業の戦略の中心へと移行しました。LLM、拡散モデル、マルチモーダル AI が、現代の AI スタックの基盤を形成します。.
- アイデア. GPT、Claude、Gemini、Llama などの大規模言語モデルは、Web スケールテキストコーパスで訓練され、次のトークンを予測することを学習します。命令チューニングと RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) によって、有用な対話パートナーに変換されます。.
- イノベーション. Stable Diffusion、DALL-E、Midjourney などの拡散モデルは、ノイズ除去プロセスを学習し、テキストプロンプトから一貫した画像を生成します。同じ原則が音声(MusicGen)、ビデオ(Sora)、その他のモダリティに適用されています。.
- マルチモーダル. GPT-4V、Claude 3、Gemini はマルチモーダルです:テキスト、画像、音声、その他の入力を取り、テキスト出力を生成します。これは、現実世界のアプリケーションが多モーダルの入力を必要とすることから、現代の AI で重要です。.

この記事で述べた課題に対して、貴組織はどのようなアプローチをとっていますか？

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#生成Ai #Llm #大規模言語モデル #拡散モデル #Gpt

Sebastien Rousseau | CC-BY-4.0
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生成 AI を探求する — Sebastien Rousseau

生成 AI が画像、テキスト、音声、コードでどのように動作するか、エンタープライズアプリケーションの実用的な検討事項。

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Vancouver

Rousseau S. 生成 AI を探求する — Sebastien Rousseau. sebastienrousseau.com. 2023 Nov 12. Available from: https://sebastienrousseau.com/ja/2023-11-12-seisei-ai-wo-tankyuu-suru/

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Rousseau, Sebastien. "生成 AI を探求する — Sebastien Rousseau." sebastienrousseau.com. November 12, 2023. https://sebastienrousseau.com/ja/2023-11-12-seisei-ai-wo-tankyuu-suru/.

APA

Rousseau, S. (2023, November 12). 生成 AI を探求する — Sebastien Rousseau. sebastienrousseau.com. https://sebastienrousseau.com/ja/2023-11-12-seisei-ai-wo-tankyuu-suru/

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生成 AI が画像、テキスト、音声、コードでどのように動作するか、エンタープライズアプリケーションの実用的な検討事項。

Originally published at https://sebastienrousseau.com/ja/2023-11-12-seisei-ai-wo-tankyuu-suru/ by Sebastien Rousseau.
Licensed under CC-BY-4.0.

SEBASTIEN ROUSSEAU FOUNDER · ENGINEER