大規模AIモデルの時代は終わった
AINOW
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ちょっとタイトルが大げさかな。
終わってはいない。直近のビジネス活用においては小型化も道もあるよ、ということなのかなと。
確かにそれは一理あってGPT-3→4への進化って、結構使いこなさなければ、あまり差が分からないというか。頭良すぎても、それを実感するには、それ相応の使い方をしないと分からないよね、という。もっと砕けて言えば、一般道を走る限り、プリウス乗ってもフェラーリ乗っても、到達時間変わらんよねって言う意味では、無駄に高性能化する意味は費用対効果考えてもないという話。
一方で、AIはまだまだ発展途上の技術であり、とくにLLMのような技術は黎明期ですらあると思います。
その論に立てば、大規模化のさらにその先という未来はまだまだ追求すべきところにあるのではないだろうか。
注目のコメント
「アルトマンCEOが規模至上主義の終焉を発言したのは、GPT-4を開発したことで競合他社に対して技術的優位性を確保したので、言語モデルを改善する新たな方法を研究する余裕ができたから」
この見解には賛成しますが、GPT-4に足りない言語能力は多くあり、規模拡大で解決できそうなものもあります。パーソナライズやロジカルな推論能力などです。
ただし、実現方法として、必ずしも大規模化だけでもありません。他のAIモデルとの融合や連携の方が実用的な場合も多そうです。企業内で使うなら、言語に加えて図表・図面データも大量に事前学習した大規模モデルが不可欠でしょう。
さらにその先には、ロボットや自動運転との融合です。つまりセンサデータの大規模モデル。まだまだ大規模化する意義はあります。
個人的にはOpenAIにはAGI目指して突っ走って欲しいです。
