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プロダクトとマーケットでみる Generative AI の話


技術には疎いので、プロダクトとマーケット観点で話します
自己紹介
本資料の目的は、互いに理解を促し、一方的な学びではなく議論を促し、未来を予測するのに役立てるものです
アジェンダ: 過去、現在、そして未来について
これまでの話
データの増加、第三次AIブーム、Transformerの発表…
ChatGPTについておさらい
少ない指示で、汎用的な回答を素早く出してくれる
汎用的で、創造しているようで(推論)、モバイルでも動くくらい早く、自然な会話
裏側には、大規模言語モデル、階層的なマルチタスク処理、ゼロショットラーニング、文脈の考慮がある
なぜそれが起きたのか
この数字
Google Researchによる、さまざまなタスクで精度が跳ね上がるEmergent Abilitiesの論文
しかもテキストだけではなく、
画像、動画、音声、コードにまで及ぶ
そして、今どうなっているのか
の前に、2019年の日本国内から見たAI市場の様子
2023 今はこう (鋭意作成中…)
例を見てみましょう
Salesforce
Einstein GPTを発表。メール、メッセージ、自動化、Slack連携、Tableau分析などなど…
Value Discovery(私が作っているAIサービス)
https://pmdao.notion.site/Value-Discovery-afdef7e9efc64a7a9e90d5557e2d8141
裏側の仕組み
ChatGPT
これまでのどのアプリよりも速いスピードで利用されている (アダプション)
たった2ヶ月で1億ユーザー
一つのモデルで、なんでもできちゃう?
MBA試験、US医療ライセンス試験、司法試験のとある科目で合格
ソフトウェアからプラットフォームまで
APIだけでなく、Pluginによってあらゆるサービスが繋がる
さて、次にどうなるのか?
AI製品のリリースのされ方が変わる
スタートアップはすぐにリリース、フィードバックをもらい、超速で改善
世界中でGenerative AIハッカソンが行われている…!
誰もがLLMを使えてしまう
API, Plugin, アプリで開発者もユーザーも誰もがその恩恵をうける。するとどうなる?
プロンプトの発展
さまざまなプロンプトの手法やテクニックが日々生まれる。これらは今後どうなる?
一方で、プロンプト設計やアプリよりも、学習データの重要性がそこにはある
今後は、データ量やLLM自体の改良: X、イノベーションの加速: Y, プロンプトなどによる深化: Zの3軸で発展が起きるかもしれない

ありがとうございました!

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リソース

The generative AI revolution has begun—how did we get here?

Nvidia’s Chips Have Powered Nearly Every Major AI Breakthrough

Accelerating AI with GPUs: A New Computing Model

Attention is all you need

Would ChatGPT get a Wharton MBA?

Potential for AI-Assisted Medical Education Using Large Language Models

Some law professors fear ChatGPT's rise as others see opportunity

Microsoft’s GitHub Copilot AI is making rapid progress

Transformers Explained

Illustrated Guide to Transformers

Microsoft CTO Kevin Scott on Programming Possibility with AI

AI's Human Factor | Stanford's Dr. Fei-Fei Li and OpenAI CTO Mira Murati

Fireside Chat: Reid Hoffman

The Rise of Artificial Intelligence: Sam Altman

ChatGPT Resources
https://gist.github.com/veekaybee/6f8885e9906aa9c5408ebe5c7e870698

LLM
https://cameronrwolfe.substack.com/p/modern-llms-mt-nlg-chinchilla-gopher


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