Google、OpenAIの「ChatGPT」競合「Bard」を限定公開

コメント

選択しているユーザー

• 成田 智哉

  マドラー株式会社 代表取締役社長 ／ミーツ株式会社 代表取締役社長／えぞ財団 団長

  ・2023年02月07日

  吟遊詩人、現る。楽しみー

注目のコメント

• 中川 友紀子

  株式会社アールティ 代表取締役

  ・2023年02月07日

  Openai（MS）とgoogleの戦いの火蓋が切って落とされた。
  さて、どちらに軍配があがるのか？
  
  AI aidedな未来展開は、膨大な知識を処理することに長けてかつ博識な方が未来を開くと思われがちだが、なんというか実際の決め手は「世界観」になるから、これは面白い展開になってきた。
  
  双方が、AIと歩むどういう世界を提示して築いていくのか、楽しみ。
• 占部 伸一郎

  コーポレイトディレクション Managing Director

  ・2023年02月07日

  googleがAIチャットを実装すると、検索で表示された各ページを踏まなくても、要約して答えてくれることとなるのでどんどんgoogle内で完結していってしまうことになりますが、一方でgoogle自体の広告収入も減ることになりそう
  ただ、会話レベルの「intention」をどんどん蓄積できると、きっとどこかでマネタイズできそうな気はします
  音声入力して、chatGTP並の音声が返ってきたらそれはもはや人と喋ってるのと区別がつかなくなっていくんでしょうし、その会話の中に広告が埋め込まれるようになるのかなど、新たな広告フォーマットが生まれていくのかもしれません
• Kato Jun

  ユーザベース SPEEDAアナリスト

  ・2023年02月07日

  同じ質問をしたときに、どういう回答差異が出てくるかが気になってくる。
  まずは事実ベースでの正誤、そのあとは読みやすさ。
  
  ChatGPTのミソについての自分のざっくり理解は
  ①超大量にデータを事前に読み込ませる
  ②わずかなデータで、①で作ったものを活用して、欲しい回答がでるようにする
  ③人間が好ましいと思う回答の出し方をする
  というもの。
  
  ちなみにGPTはGenerative「Pre-trained」Transformerの略。Transformerという仕組みを使って、事前に学習させ、Generative＝生成する（次に続く文字を）。
  
  ①のステップで、Googleが元々作ったAttentionと呼ばれるTransformerという処理方法の一種を使って、効率的にできるようになった。
  そして、それを特定の作業に対応できるようにするために②がある。機械学習で「教師データを必要とする」というものは、①・②を分けずに、かつ大量の教師データを必要とすることが多かった。一方で人間はそこまで大量のデータがなくても、これまでの蓄積＋わずかなデータでできるようになることに近づいた（Few shots learning）。
  そして、③でInstructGPTというものを作った。②の拡張版とも言えると思うが、人間が好む出力を作るようにした。
  
  下記などが、相対的に分かりやすくまとまっている（数式部分などはすっ飛ばしているが…）
  
  【論文解説】Transformerを理解する
  https://data-analytics.fun/2020/04/01/understanding-transformer/
  
  【論文解説】OpenAI 「GPT-3」を理解する
  https://data-analytics.fun/2020/12/07/openai-gpt3/
  
  OpenAI の ChatGPT がセンター試験の英語を受けたら何点ぐらい取れるか試してみた
  https://data-analytics.fun/2023/01/29/openai-chatgpt/
  
  ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
  https://www.slideshare.net/ShotaImai3/chatgpt-254863623