GPT4 のリリースが目前に迫り、人間の脳に匹敵するため、多くの業界リーダーが黙ってはいられないのです。

著者 | Xu Jiecheng

査読者 | Yun Zhao

100 兆、この数字はどれくらい大きいでしょうか?毎日 500 万枚の宝くじが当たるという超能力を持っているとして、飲食せずにすべてのお金を貯めたとしても、100 兆の富を貯めるには約 5,500 年生きなければなりません。しかし、私が今日話したい100兆というのは、「人民元」や「ドル」といった誰もが欲しがる単位の背後にあるものではありません。ここでの 100 兆というのは、多くのシリコンバレーのテクノロジー界の大物が共同設立した人工知能研究会社 OpenAI が所有するパラメータの数を指しており、同社は第 4 世代の生成事前トレーニング Transformer-GPT-4 をリリースしようとしています。

誰もがこのデータをより直感的に理解できるようにするために、人間の脳を使用して GPT-4 と比較することができます。通常の状況下では、正常な人間の脳には約 800 ～ 1,000 億個のニューロンと約 100 兆個のシナプスがあります。これらのニューロンとシナプスは、人間の 100 年の人生におけるほぼすべての思考、判断、行動を直接制御しており、GPT-4 には人間の脳のシナプスと同じくらい多くのパラメーターがあります。それでは、このような大規模で高密度なニューラル ネットワークの可能性は何でしょうか? GPT-4 の出現は私たちにどのような驚きをもたらすでしょうか? 私たちは本当に人間の脳を作り出す能力を持っているのでしょうか?

これらの刺激的な質問を検討する前に、まず GPT-4 のいくつかの「先駆者」の開発の歴史を理解することをお勧めします。

1. GPT: このままでは大ヒットになる

2018年にGPTシリーズの初代モデルGPT-1が誕生し、それが私たちです よく言われる NLP 事前トレーニング モデルの初年度です。 Transformer に基づく最初の事前トレーニング モデルとして、GPT-1 は、Transformer のデコーダーを特徴抽出器として使用する 2 段階の事前トレーニング FineTuning を採用しており、合計 12 層に 1 億 1,000 万のパラメーターが積み重ねられています。トレーニング タスクとしての「一方向言語モデル」。

パフォーマンスの点では、GPT-1 には一定の一般化機能があり、監視タスクとは関係のない NLP タスクで使用できます。一般的なタスクは次のとおりです:

• 自然言語推論: 2 つの文間の関係 (包含、矛盾、中立性) を判断します
• 質疑応答と常識的な推論:入力記事といくつかの回答、出力された回答の精度
• 意味的類似性認識: 2 つの文の意味が関連しているかどうかを判断します
• 分類: 入力テキストがどのカテゴリに属する​​かを判断します

GPT-1 は調整されていないタスクに対してある程度の効果がありますが、一般化能力は微調整された教師ありタスクに比べてはるかに低いため、GPT-1 はかなり優れているとしか考えられません。 1. 会話型 AI ではなく、言語理解ツール。

GPT-1 の登場から 1 年後、予定通り 2019 年に GPT-2 も登場しました。兄貴分の GPT-1 と比較して、GPT-2 は元のネットワークにあまり多くの構造革新や設計を加えず、より多くのネットワーク パラメーターとより大きなデータ セットのみを使用しました。最大のモデルには合計 48 のレイヤーがあり、パラメータの量は 15 億に達し、学習ターゲットは教師なし事前トレーニング モデルを使用して教師ありタスクを実行します。

出典: Twitter

パフォーマンスの面では、OpenAI の優れた強みが本当に奇跡をもたらしているようです。 GPT-2 は、その理解能力に加えて、この世代で初めて強力な才能を示しました。概要を読んだり、チャットしたり、書き続けたり、話をでっち上げたり、さらにはフェイク ニュースを生成したり、フィッシング メールを作成したり、オンラインで他人になりすますこともできます。すべて簡単です。 「大きくなった」後、GPT-2 は一連の普遍的で強力な機能を実証し、複数の特定の言語モデリング タスクで当時最高のパフォーマンスを達成しました。当時 OpenAI が「GPT-2 は危険すぎてリリースできない」と発言したのも不思議ではありません。

GPT-2 の成功以来、OpenAI の「ヘラクレス」に対する信念はますます強固になりました。2020 年にリリースされた GPT-3 は、マイクロイノベーションと急速な拡大、アイデア。 GPT-3 の Transformer が Sparse 構造を適用していることを除けば、GPT-3 と GPT-2 の構造にはほとんど違いはありません。 「勢い」という点では、GPT-3 モデルは 96 層に達し、トレーニング パラメーターは 1,750 億 (GPT-2 の 10 倍以上) に達しました。

GPT-3 は、OpenAI のビジョンを再度証明しました。GPT-3 の強力なパフォーマンスと大幅に多くのパラメータにより、より多くのトピック テキストが含まれており、前世代の GPT-2 よりも明らかに優れています。現在利用可能な最大の高密度ニューラル ネットワークである GPT-3 は、Web ページの説明を対応するコードに変換し、人間の物語を模倣し、カスタム詩を作成し、ゲーム スクリプトを生成し、さらには亡くなった哲学者を模倣して、人生の真の意味を予測することができます。 GPT-3 は微調整を必要とせず、難しい文法問題の処理に関しては、出力タイプのいくつかのサンプル (少量の学習) のみが必要です。 GPT-3 は、言語専門家にとって私たちの想像力をすべて満たしてくれたと言えます。

2. チューリングテストを総合的にクリアし、学習や商用利用の敷居を下げます

そう言えば、誰もが同じ疑問を抱くと思います - GPT-3 GPT-4 はすでに非常に強力ですが、GPT-4 には他に何が期待できるでしょうか?

ご存知のとおり、AI システムの知能をテストする中心的な方法はチューリング テストです。人間の知能の概念を定義するために科学的に定量化できる標準をまだ使用できない場合, チューリングテストは、現在、相手が人間の知能を持っているかどうかを判断できる数少ない実現可能な検査方法の1つです。ことわざを使うと、アヒルのように見え、アヒルのように歩き、アヒルのように鳴くものがあれば、それはアヒルです。したがって、AI システムがチューリング テストに合格できれば、そのシステムが人間の思考を持ち、ある面で人間に取って代わる可能性があることを意味します。韓国のITメディアの報道によると、業界は11月中旬以降、GPT-4がチューリングテストに完全に合格したと報告していた。韓国のVodier AI企業幹部、ナム・セドン氏は、韓国の「エコノミックニュース」との最近のインタビューで、「GPT-4がチューリングテストに合格したというニュースは公式には確認されていないが、このニュースはかなり信頼できるはずだ」と語った。

##OpenAI の技術者で現在 CEO を務める Sam Altman 氏も、自身の Twitter でこの情報を確認したようです。アルトマン氏は11月10日、「スター・ウォーズ」の登場人物ダース・ベイダーの古典的なセリフを真似て、「あなたが作り出したこのテクノロジーパニックを誇りに思うな。チューリングテストに合格する能力は『オリジナル』にある」とツイートした。力の前では何もできません。」

出典：Twitter

AIベンチャー企業幹部は「GPT-4があれば」と分析本当にチューリングテストに完全に合格したのなら、その影響はAIの世界で『技術パニック』を引き起こすのに十分だったので、アルトマンはこの情報を発表するためにダース・ベイダーのキャラクターを利用した。」

GPT-4 が何の制限もなくチューリング テストに合格すれば、まさに歴史に残ることになるでしょう。一部の AI モデルはこれまでチューリング テストに合格したと主張していましたが、AI 業界で満場一致で認められたことはありませんでした。これは、チューリング テストの基準とルールが明確ではないため、多くのモデルがテストのいくつかの「盲点」を巧妙に利用しているためです。 2014年にイギリスのレディング大学が発表したAIモデル「ユージーン」がその典型例ですが、当時、レディング大学は裁判官に対し、モデルは13歳のウクライナ人少年であると主張したため、アルゴリズムが適切な答えを出せなかったとき 当時、陪審は、これは被験者が外国人の子供だったからだと信じていました。

出典: インターネット

チューリング テストは AI テクノロジーの絶対的な基準点ではありませんが、しかし、現在までで最も古く、最もよく知られている AI テクノロジー テストとして、チューリング テストは依然として大きな象徴的な意味を持っています。もし GPT-4 が本当に正式にチューリングテストに確実に合格すれば、AI 業界でこれまでで最大のマイルストーンが生まれる可能性が高くなります。

さらに、GPT-3 とは異なり、GPT-4 は単なる言語モデル以上のものになる可能性が高くなります。 OpenAI の首席科学者である Ilya Sutskever 氏は、かつて自身のマルチモーダル関連記事でこのことをほのめかしました - 「テキスト自体は世界に関する多くの情報を表現できますが、結局のところ、それは不完全です。なぜなら、私たちは視覚的な世界にも生きているからです。したがって、業界の一部の専門家は、GPT-4 はマルチモーダルであり、オーディオ、テキスト、画像、さらにはビデオ入力を受け入れることができると信じており、OpenAI の Whisper オーディオ データ セットが GPT-4 の作成に使用されると予測しています。 。これは、GPT-4 が外部情報の受信と処理に制限を持たなくなることも意味します。

業界が GPT-4 に注目している理由は、おそらく GPT-4 の実際の商業的閾値が従来の GPT-3 よりも低いためでしょう。これまで莫大なコストやインフラストラクチャ上の理由で関連テクノロジーを使用できなかった企業も GPT-4 を使用することが期待されます。 GPT-4は現在上場の最終段階にあり、今年12月から来年2月までに発売される予定だ。 Cambridge AI Research のアナリスト、Alberto Garcia 氏はブログを公開し、次のように予測しました。「GPT-4 はデータ処理の最適化により重点を置くため、GPT-4 の学習コストは GPT-3 よりも低くなることが予想されます。 GPT-4 のエピソード おそらく GPT-3 の数百万ドルから約 100 万ドルに減額されるでしょう。」

3. 異なる道が同じ目標につながります: 人間の脳をシミュレートするほうが早くなる可能性があります

上記の情報がすべて真実であれば、現時点で予測できます。来年の GPT-4 のリリースにより、ディープラーニング研究の分野には新たな波が到来し、より高度でより自然で、身元の識別がほぼ不可能なチャットサービスロボットが多数登場することになるでしょう。さまざまな産業に対応し、これをベースにさらに高度なチャットロボットが登場し、従来のさまざまなビジネスから高品質でパーソナライズされたAIサービスが生まれ、認知知能によるバリアフリーコミュニケーションも初めて実現する可能性が高い。

冒頭で述べた人間の脳の製造またはシミュレーションの問題に戻りましょう。 MITの研究によると、GPT-3のニューラルネットワークは人間の脳を直接模倣しようとはしていませんが、GPT-3によって提示された言語処理手法は人間の脳の進化の過程で得られた解決策と一定の類似点を持っています。テスト用の人間の脳と同じ刺激をモデルに入力すると、モデルは人間の脳と同じ種類の活性化を獲得し、40 を超える言語モデルのテストにおいて、GPT-3 はほぼ完璧な推論を行いました。この機能は確かに人間の脳の言語処理中枢の機能と似ています。この点に関して、スタンフォード大学の心理学およびコンピューターサイエンスの助教授ダニエル・ヤミンズ氏も次のように述べています。「人工知能ネットワークは脳を直接模倣するわけではありませんが、最終的には脳のように見えることになります。これはある意味、人工知能のネットワークが存在することを示しています」 「人工知能と自然の間にはギャップがあり、ある種の収斂進化が起こっているようです。」

出典: インターネット

GPT シリーズ モデルは直接使用していないことがわかります。ブルー ブレイン プロジェクトの設計思想は脳の構造をシミュレートすることですが、それがもたらす効果はブルー ブレイン プロジェクトよりも私たちの期待に近いようです。したがって、この研究の方向性が本当に実現可能であり、GPT-4 が GPT-3 に基づいていくつかの面で飛躍的な進歩を遂げることができれば、人間の脳の一部の機能をシミュレートするという目標に大きく近づくことになるでしょう。

最後に、「シリコンバレーの鉄人」イーロン・マスク氏も認めた、OpenAI CEO のサム・アルトマン氏の最近の Twitter の投稿からの引用で終わりたいと思います。知性は、ほとんどの人が想像するよりも早く確立され、長い時間をかけてほとんどの人が想像するすべてを「変える」でしょう。」

出典：Twitter

参考リンク：

https://dzone .com/articles/what-c​​an-you-do-with-the-openai-gpt-3- language-mod

https://analyticsindiamag.com/gpt-4-is-almost-here- and-it-looks-better-than-anything-else/

https://analyticsindiamag.com/openais-whisper-might-hold-the-key-to-gpt4/

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