平均的な人間の能力を超えた―、常識や知識を獲得した大規模言語モデルが開く新ビジネス領域

コメント

注目のコメント

• 澤山 陽平

  Coral Capital 創業パートナー

  ・2022年05月10日

  人のように言葉を「理解」し、「書き・話す」―、4月にGoogleが発表したPaLMは従来のGTP-3を超える大規模言語モデルで、言語の理解や推論タスクで平均的な人間の成績を超えたといいます。進化する言語系AIで生まれるスタートアップや新領域についてCoral Capitalの西村がブログを書きました。
• Yamamoto Takayuki

  LINEヤフー（LLM博士課程、MBA）

  ・2022年05月10日

  AIの大規模言語モデルの性能が、人間を超えたよ、という記事。
  
  これ実は、産業革命並みの、パラダイムシフトが起こると私は思っています。
  
  なぜかというと、人間が動物と違って『考える』事ができる理由は、言語の獲得にあると考えているからです。『考える』とは何かというと、脳の中で『言葉を論理的に組み合わせて』問いに対する答えに行き着く事です。すなわち、コンピュータ自身が言葉をつないで『考える』土台が出来た事になるからです。
  
  人間は言語があるから、言語を組み立てて『物事を考える』事ができます。という事は、今後はコンピュータが言葉を組み立てて物事を考える事が出来る様になる事を意味しています。
  
  何が言いたいかと言うと、大規模言語モデルは言語だけの話ではなくて、人間の知能そのものなのではないか？という事です。AI（ディープラーニング）が、人間の知能そのものを実現しはじめたよ、という事に他ならないインパクトが出てくると思います。
• 渡邉 博文

  WithMetis 代表取締役　理学博士（物理学）

  ・2022年05月10日

  大規模言語モデル、大きな可能性を秘めていると思います。ただし、使いどころは問題で、大規模な学習モデルは、複雑な相関やパターンをグニャグニャと曲がる曲線で内挿している感じであることは、押さえておいた方がよいと思います。それにより自ずと得意な問題と不得意な問題が決まってきます。
  例えばプログラミングで、厳密な論理が求めらているような場合には向いていないでしょう。