英国CMA、AI市場を調査へ、「特定の企業」は対象にしないと表明
5 月 4 日、英国競争市場庁 (CMA) の長官であるサラ・カーデル氏は、CMA が ChatGPT などのソフトウェアの背後にあるテクノロジーを「基礎となるモデル」も含めて検討すると述べました。そして「これらのモデルを中心とした市場がどのように進化するか」。
ケイダー氏はフィナンシャル・タイムズに対し、CMAは「この分野における本当の機会」と「競争が効果的に機能し、消費者が保護されることを保証するためにどのようなガードレールと原則を整備すべきか」を評価すると語った。
今週初め、連邦取引委員会は業界に警告を発し、「企業が新しい生成 AI ツールを含む人工知能テクノロジーをどのように使用して、実際のデータを取得する方法を選択するかについて非常に懸念している」と述べました。消費者に重大な影響を与える。」
Google、Microsoft、ChatGPT開発者のOpenAIを含む人工知能企業のCEOらも木曜日に米国副大統領カマラ・ハリスと会談し、自社製品の開発について話し合う予定だ。
ケーダー氏は、CMAの人工知能に関する「事実調査」の使命により、「企業、学者、その他を含む、興味を持つ多数の多様な利害関係者が豊富で幅広い情報を収集」できるようになると述べた。同氏は、今回の見直しは「特定の企業」を対象としたものではないと述べた。
OpenAI の GPT-4 や Google Bard の背後にある LaMDA などの大規模な人工知能モデルは、高価であるだけでなく、開発と実行も困難です。その結果、それらは Google、Microsoft、OpenAI などの少数の企業だけでなく、Anthropic や Character.ai などの資金豊富なスタートアップ企業の手に残っています。
Microsoftによる「コール オブ デューティ」開発会社Activision Blizzardの750億ドル(ITハウス注:現在約5,182億5,000万元)による買収を阻止するという先週のCMAの決定に関して、Kader氏は、この決定はMade byによって行われたと述べた。独立したグループ。
Microsoft 社長ブラッド スミス (この動きは技術革新を妨げていると非難) への返答。 「全く逆だと思います…私は多くの(スタートアップ)と話しましたが、彼らが本当に望んでいるのは、公正かつ効果的に競争できるオープンで自由な市場です」とケイダー氏は語った。 CMAは「デジタル合併・買収に反対」ではなかったが、「歴史的に、特にハイテク分野における合併・買収に関しては、執行が不十分であったという明確かつかなり広く認識されている」とも強調した。
カデル氏は、新しいデジタル市場部門は、携帯電話製品エコシステムなどの市場を評価する作業に基づいて、どの企業に合わせてルールを調整するかを決定すると述べた。規制当局は昨年の最終報告書で、アップルとグーグルが市場を支配していることを踏まえると、特定の行動規範には有力な根拠があると述べた。
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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。

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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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