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GPTクリエイターに報酬が支払われる日も近いグーグル、AIを使って旅行の旅程を作成可能に


この記事は以下の方にお勧めです

  • ✅ AI技術の最新トレンドに関心がある方

  • ✅ 技術革新を追求する学生や研究者

  • ✅ AI統合アプリケーションの開発者や起業家

  • ✅ 旅行計画や日常業務の自動化にAIの活用を考えている方

要約

OpenAIがカスタムGPT用アプリストアを開設。新技術QuietSTaRがAIの内なる独白でパフォーマンスを飛躍的に向上させる。DBRX、次世代LLMが言語理解を新たなレベルへ引き上げ。グーグルのAI旅行計画ツールが旅行体験を革新。

サイード・エザティ
2024年3月28日翻訳記事
👂🏻 研究者がAIに「内なる独白」を与えたところ、パフォーマンスが大幅に向上した。

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OpenAIのアプリストアに投資家や人工補助を求める学生が集まる

OpenAIは、ユーザーがChatGPTのカスタムバージョンを作成してアクセスできるアプリストアを導入し、投資家や学生の関心を集めている。学術論文の要約や画像デザインを支援するアプリなどが人気を博している。しかし、GPTの中にはOpenAIのガイドラインに抵触するものもあり、特に検証されていない金融、法律、医療に関するアドバイスを提供したり、学術的な不正を助長したりするものには懸念が生じる。

革新的なアプローチにもかかわらず、このようなカスタムGPTの利用はまだ控えめで、このようなアプリはサイト訪問全体のごく一部です。OpenAIは、ユーザーからのフィードバックに基づく改善の必要性を認識し、GPTストアの強化に取り組んでいます。このイニシアチブは、アップルのアプリストアのようなデジタルプラットフォームの成功を模倣し、GPTクリエイターに新たな収益源を提供し、ユーザーのAI技術との関わり方を変える可能性があることを目指しています。

AllTrails、Khan Academy、Kayakなどの著名な組織が人気のGPTを開発し、この技術の多様な応用を紹介している。オーストラリアのテック企業Canvaは、ソーシャルメディアのグラフィック作成を支援するGPTを立ち上げ、GPTが特定のユーザーニーズに対応し、AIをよりシームレスに様々なサービスに統合する可能性を例証している。

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研究者がAIに「内なる独白」を与えたところ、パフォーマンスが大幅に向上した

研究者たちは、AIシステムのためにQuietSTaRと呼ばれる革新的なトレーニング方法を導入した。AIが応答する前に熟考するよう促すこのアプローチは、人間の認知プロセスを模倣しており、推論や数学のパフォーマンスを大幅に向上させた。ChatGPTのような従来のモデルとは異なり、QuietSTaRはAIが答えを出す前に複数の内的根拠を生成することを可能にし、予測能力を向上させ、相互作用から学習する。

QuietSTaR技術は、オープンソースの言語モデルであるMistral 7Bに適用され、推論テストのスコアを顕著に向上させ、数学のパフォーマンスを2倍近く向上させました。この手法は、様々な種類の大規模言語モデル(LLM)に適応可能であるため、これまでのAIトレーニング戦略とは異なり、AIと人間のような推論のギャップを埋めることが期待される。

ChatGPTやGeminiのようなAIシステムは、ニューラルネットワークアーキテクチャに依存しているが、常識的な推論や文脈理解に苦戦することが多い。QuietSTaRは重要な一歩を踏み出し、よりダイナミックな学習プロセスを提供することで、AIが相互作用の間によりよく予測し適応することを可能にし、将来、より高度でニュアンスのあるAI能力への潜在的な道筋を示唆している。

DBRXの紹介 新しい最先端のオープンLLM


Databricks は、言語理解、プログラミング、数学を含む様々なベンチマークにおいて既存のモデルを凌駕する、画期的なオープン大規模言語モデル(LLM)である DBRX を発表します。きめ細かな専門家混合アーキテクチャを採用したDBRXは、学習と推論において優れた効率性を発揮し、他のモデルに比べて高速なパフォーマンスと少ないパラメータ数を実現します。API経由で使用可能なDBRXは、包括的なデータ処理とモデル最適化のための高度なツールと技術を統合し、Databricksのプラットフォーム上でのカスタムトレーニングもサポートしています。

DBRXのアーキテクチャは、回転位置エンコーディングやグループ化されたクエリーアテンションなどのテクノロジーによってサポートされ、より効果的な学習と予測を可能にします。標準的なベンチマークにおける性能は、特にプログラミングと数学において、GPT-3.5やCodeLLaMA-70Bのような有名なモデルを凌駕しています。さらに、DBRXのトレーニングプロセスはDatabricksの広範なツールキットの恩恵を受けており、モデル開発の効率と効果を高めています。

Databricksは、DBRXの背後にある共同作業を強調し、様々なチームやより広範な学術コミュニティからの貢献を認めています。Databricksは、DBRXをオープンにすることで、AI分野におけるイノベーションと進歩の共有を促進し、企業やオープンコミュニティが多様なアプリケーションのためにモデルの機能を構築し、強化することを奨励することを目指しています。

グーグル、AIを使って旅行の旅程を作成可能に

グーグルは旅行サービスにAIを組み込んでおり、米国のユーザーがAIを使って旅程を作成できるSearch Generative Experience(SGE)のアップデートを開始した。この新機能はまだ実験段階であり、ウェブ情報とユーザーが投稿したデータに基づいて、アトラクション、食事、宿泊施設の提案を提供する。これらの旅程は非取引型だが、ユーザーはGmail、Docs、Mapsにエクスポートすることができ、グーグルが旅行計画におけるAIの可能性を探っていることを示している。

さらに、グーグルはグーグルマップに新機能を追加し、ユーザーが米国とカナダの特定の都市でおすすめのキュレーションリストにアクセスできるようにした。これらのリストは、出版社やユーザーからの投稿をもとに作成されており、ユーザーを一流のユニークなローカル体験に導くことを目的としている。

さらにグーグルは、ユーザーがマップ上で自分のリストをパーソナライズできるツールを導入し、お気に入りのスポットを整理して共有できるようにする。この開発は、ユーザーの旅行計画プロセスへの関与を深め、人々が旅行体験を整理し共有する方法を再構築する可能性のある、グーグルの広範な戦略を反映している。

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