人工知能検索の分野ではGoogleとMicrosoftが競合
昨年末に発表されて以来、ChatGPT は従来の情報検索方法に対する大きな脅威とみなされてきました。多様性があるため、人々の質問に答えたり、エッセイや詩を書いたり、プログラム コードを書いたりすることもできます。
対話型 AI が一貫した回答を提供する能力は、人々がインターネット上で情報を検索するためのベンチマーク プラットフォームとして何十年にもわたって使用されてきた Google の検索エンジンに対する脅威と考えられています。 . .
OpenAI の ChatGPT は、ユーザーからの特定の質問に対する回答を調整できるため、Web サイトの閲覧時間を節約できます。
12月に発行されたニューヨーク・タイムズ紙の報道では、ChatGPTの一夜の成功により、Googleはそれを「コード・レッド」と呼び、人工知能チャットボットが自社の検索エンジン・ビジネスにもたらす脅威に対処し始めたことが明らかになった。
YouTube ライブ ページのイベント説明によると、Google は 2 月 8 日にイベントを主催し、同社は「人々が情報を検索し、探索し、情報とやり取りする方法を再考して、情報をより充実させる」と約束します。 .. 必要なものを見つけることは、これまで以上に自然で直感的です。」
Google は、「検索、グラフィックス、その他の方法を通じて、世界中の人々が情報にもっとアクセスできるようにする」と約束しています
これは、 , Googleは検索エンジンを変革し、主流の検索エンジンにLaMDaなどの人工知能研究プロジェクトを実装する予定です。 LaMDa は ChatGPT と同様の製品であり、その最も強力な競合製品です。
Microsoft が ChatGPT を自社の Bing 検索エンジンに組み込むにつれ、Google は検索改革を加速させます。 The Verge のニュースレポートによると、ChatGPT を利用した Bing 検索エンジンが短期間出現したように見えましたが、その後消滅しました。
Microsoftは1月下旬、「ますます安全で便利で強力なAIを独自に開発」するため、OpenAIに数十億ドルを投資すると発表した(詳細記事:Microsoft、OpenAIを推進、複数年投資で最大数十億ドル)。
2021年にリリースされたGoogle LaMDaは基本的に機密扱いであり、一般には公開されません。まだ研究モードにある ChatGPT は、使いやすいインターフェースに登場するとすぐに話題をさらい、Google は追いつくために慌てることになりました。
LaMDA に加えて、Google は一連の人工知能技術を研究中です。その画期的な PaLM (Pathways Language Model) は 5,400 億のパラメーターまで拡張可能で、ChatGPT を強化する大規模言語モデルである GPT-3.5 よりも大幅に大きいです。
Alphabet (Google の親会社) CEO の Sundar Pichai 氏は、「今後数週間から数か月以内に、LaMDA から始めてこれらの言語モデルを利用できるようにし、人々が直接使用できるようにする予定です。」
ピチャイ氏はLaMDaの利点のいくつかを繰り返し述べた。同社は以前、電子メールや文書の編集や完成、あるいは複雑なレポートの要約にAIをどのように活用できるかについて議論してきた。 「間もなく、人々は実験的かつ革新的な方法で検索するためのコンパニオンとして、最新かつ最も強力な言語モデルを直接操作できるようになります。乞うご期待」
Pichai 氏は、Google は開発者、クリエイター、パートナーがツールを提供すると述べました。そしてAPI。 「これにより、彼らは独自のアプリケーションを革新して構築し、言語、マルチモーダル、その他の人工知能モデルに基づいて人工知能の新たな可能性を発見できるようになります。」
Alphabet は、すべてのビジネス間の緊密なつながりを確立します。ユニットを構築し、中核業務に人工知能テクノロジーを導入します。
Googleの親会社Alphabetが所有するDeepMindは、人間の知能の仕組みを再現することを目的とした「汎用人工知能」(AGI)の開発を試みている。 AGI のコンセプトは、Deepmind の研究をサービスに統合して、人間の雑務の完了、情報の検索、ゲームのプレイ、科学研究の実施を支援することです。 AGI の概念には、コンピューター ビジョン、音声、自然言語処理が含まれます。
Google はすでに人工知能を使用して、検索結果や Google Cloud などの製品を改善しています。しかし、LaMDaの商用化の遅れは、人工知能の責任ある倫理的な使用に対するGoogleの取り組みが原因である可能性があり、その結果、製品アプリケーションの実装が過度に慎重になった。
LaMDa の Web ページには、「Google として、私たちも事実 (つまり、LaMDa が事実に準拠しているかどうか、これは言語モデルでよく遭遇する問題) について非常に懸念しており、それを保証する方法に取り組んでいます」と述べられています。 LaMDa の回答は興味深いだけでなく、納得でき、正しいです。」
Microsoft と Google の間の争いは現在、人工知能主導の検索エンジンをめぐって行われていますが、Google と OpenAI の間の競争も中核となる人工知能テクノロジーをめぐって争われています。 。 Google と OpenAI の大規模言語モデルには 1 兆を超えるパラメータが含まれ、人工知能検索エンジンの応答性と精度が向上します。
Google は、ChatGPT 構築の基礎でもある Transformer テクノロジーを発明したと主張しています。 Transformer は、段落内の単語と他の要素の間の関係をより適切に確立し、より正確で関連性の高い回答を生成します。たとえば、単語、文、段落の関連する意味を確立し、書かれた段落内のコンテキスト、関係、つながりを確立できます。これは、正確性を確保するために信頼できる関係とコンテキストを確立する必要があるヘルスケアなどの分野では特に重要です。
以上が人工知能検索の分野ではGoogleとMicrosoftが競合の詳細内容です。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。

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

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 | 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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