GPT-5は信じられないほど世界を変えるかもしれない
GPT-4 はリリースされたばかりですが、人々はすでに人工知能チャットボット テクノロジーの次のバージョンに非常に興奮しています。今回、新たな発表によると、GPT-5は今年トレーニングを完了し、大きなAI革命を引き起こす可能性があるという。
この主張は、開発者の Siqi Chen が Twitter で次のように述べたものです。「GPT-5 は今年 12 月にトレーニングを完了する予定だと聞いており、OpenAI はそれを望んでいます」 「AGI(人工汎用知能)を実現できる」
AGIとは、Artificial General Intelligenceの略で、コンピュータ科学技術の専門用語であり、特に一般的な人工知能を指します。人間が理解できるあらゆるタスクやアイデアを理解し、学習する人工知能の能力を指します。つまり、AGIに達したAIは、能力的には人間と区別がつかないのかもしれない。
AGI がもたらすあらゆる可能性を考慮すると、Siqi Chenn の発言はかなり爆発的なものになります。良い面としては、AI ベースのさまざまなプロセスの生産性が大幅に向上し、人間の作業がスピードアップされ、単調で退屈なタスクが排除されます。
同時に、人工知能にそのような力を与えると、私たちがまだ考えていない予期せぬ結果が生じる可能性があります。これは、ロボットの黙示録が差し迫っていることを意味するものではありませんが、AGI の潜在的な悪影響について多くの疑問が生じていることは確かです。
他の予測者は、AGI が 2032 年まで達成されないと予測していることは注目に値します。
GPT-5 のタイムラインについて聞いたのはこれが初めてですが、OpenAI が提供した他の手がかりに基づくと、それはナンセンスではありません。これは、GPT-5 が人工知能の普遍性を達成するかどうかについて、将来的に激しい議論が行われる可能性があることを意味します。
組織は、現在の GPT-4 のアップグレード バージョンである GPT-4.5 が、GPT-4 と次期 GPT-5 の間の中間バージョンとして機能し、「2023 年 9 月、または 10 月に発売される」と公式に予測しています。 。」
AGI が制御不能になった場合、Twitter などのソーシャル メディア プラットフォーム上で説得力の高いボットが増殖し、検出がますます困難になっている有害な偽情報やプロパガンダの拡散を助長する可能性があります。
イーロン・マスク氏は、このことをはっきりと認識しています。物議を醸している億万長者は、AIボットとの戦いをTwitter CEO在任期間の重要な柱に据えているからです。しかし、未払いのTwitter Blue会員アカウントの影響力を制限するという同氏の最新のアイデアはあまり受け入れられておらず、同氏が在任中に行った分裂的な動きはほとんど成功していない。
Twitter は AI の将来の 1 つの分野にすぎません。AI には他にも、私たちの生活を変える可能性のある側面がたくさんあります。 GPT-5 が AGI を実装した場合、世界は破壊的に変化する可能性があります。それが良くなるか悪くなるかはまだわかりません。
それ以来、マスク氏と千人以上のテクノロジーリーダーや著名人は、GPT-4.5やGPT-5を含む他のバージョンのGPTのさらなる開発の一時停止を求める嘆願書に署名した。
以上がGPT-5は信じられないほど世界を変えるかもしれないの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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