新しいトレーニング技術が到着し、IAの開発を革命化します

人工知能 (AI) は、革新的なトレーニング技術のおかげで新しい開発段階に入ります。これらのアプローチは、OpenAIや他のリーディング企業によって導かれ、より賢く、効率的で、人間のような推論が可能なモデルを作成することを目指しています。

この記事ではすべての詳細を見ていきます。 

より効率的なモデルと人間の推論: IAのトレーニングはどのように進んでいるか 

人工知能（IA）は、業界を革命的に変えることを約束する革新的なトレーニング技術の導入により、重要な転換点に直面しています。

企業は、OpenAI のように、現在の方法の限界を克服するために取り組んでおり、スケーラビリティ、コスト、エネルギー消費の問題に取り組んでいます。 

OpenAIのモデルo1は、主要な新機能の一つであり、AIがより人間的で持続可能なアプローチへと進化する具体的な例を示しています。

近年、大規模言語モデル (LLM) の拡張は重要なポイントに達しました。2010年代の大きな進歩にもかかわらず、研究者たちは増大する困難に直面しています。 

Ilya Sutskever, OpenAIとSafe Superintelligenceの共同創設者は、現在の焦点が量よりも質に移っていることを強調しました。 

「正しい方向にスケーリングすることが最も重要です」と述べ、単なるモデルの拡張では、もはや大幅な改善を達成するのに十分ではないことを示しました。

この意味で、OpenAIのモデルo1はそのユニークなアプローチで際立っています。計算資源の増加のみに依存するのではなく、人間の推論を模倣する技術を使用しています。 

タスクを段階に分け、専門家からフィードバックを受けることで、o1は複雑なデータをより正確かつ戦略的に処理することができます。 

さらに、「テスト時間の計算」と呼ばれる方法の採用により、計算リソースをより的確に割り当て、コストが指数関数的に増加することなくパフォーマンスを向上させることができます。

この革新の具体的な例は、Noam Brown、OpenAIの研究者によって、TED AIカンファレンスで発表されました。 

実際、ポーカーのハンドでわずか20秒間考えたボットが、100,000倍長くトレーニングされたモデルと同等の結果を得たことを示しました。 

この結果は、新しい技術がIAをより強力で効率的にする可能性を示しています。

エネルギーとデータの課題

高額なコストに加えて、大規模なAIモデルのトレーニングには、かなりのエネルギー消費も伴います。トレーニングの実行には膨大な計算能力が必要であり、電力網や環境に具体的な影響を及ぼします。 

もう一つの重要な問題はデータの不足です: 言語モデルはオンラインでアクセス可能な情報の大部分をすでに使用しており、将来の開発に前例のない課題を生み出しています。

これらの問題に対処するために、研究者たちはより持続可能な方法を模索しています。例えば、モデルo1は、専門的なデータを使用し、複雑な推論を必要とするタスクのみに処理を最適化することで、資源の消費を削減します。

言い換えれば、新しい技術はモデルのトレーニング方法を再定義するだけでなく、IAハードウェア市場を変革する可能性もあります。 

IA用チップの製造でリーダーであるNvidia,のような企業は、新しいニーズに応えるために自社製品を適応させる必要があるかもしれません。

Nvidia, 10月にチップIAの需要のおかげで世界で最も価値のある企業になったが、代替でより効率的なソリューションを提供する新しいプレーヤーからの競争の激化に直面する可能性がある。

競争とイノベーション

他のラボには、Google DeepMind、Anthropic、xAIが含まれており、OpenAIが採用した技術の独自バージョンを開発しています。この競争はさらなる革新を促進し、ますます高度で多様なIAモデルへの道を開くことが運命づけられています。

増大する競争は、AIに関連するコストを削減し、これらの技術をよりアクセスしやすくし、より多くの企業やセクターにとって利用可能にする可能性があります。