ACT-1: Action Transformers で AI の未来を構築する
ACT-1 とは
GPT-3 と GPT-4 はテキスト対話に限定されています。GPT-4 はマルチモダリティを追加し、依然として対話カテゴリに属しますが、追加されるのは画像、音声、ビデオのみです対話。 。まだデジタル世界でのタスクを直接処理することはできません。
Adept AI は、デジタル世界でアクションを実行できる大規模モデルである Action Transformer (ACT-1) を紹介します。新しいモデルは、既存のすべてのソフトウェア ツール、API、Web アプリケーションを使用するようにトレーニングできます。同社は、一般知能のための最も明確なフレームワークは、コンピューターの前で人間ができることはすべて実行できるシステムであると考えています。
つまり、GPT-3とGPT-4はあなたのパーソナルアシスタント、ACT-1はAIがあなたのために生み出した、個人としての創造性をさらに解放するスーパー従業員であると言えます。 、そして未来の人々は、個人の創造性を最大限に発揮して、超個人的、一人の人間が軍団になる可能性があります。
現時点では、Adept の最新成果である ACT-1 はまだ一般公開されていませんが、公式 Web サイトで公開されています。
デモでは 4 つの側面で能力を示します
1. インターネット サーフィン能力
たとえば、ホテル予約プラットフォームにアクセスしてホテルを予約し、仲介業者で家を探します。プラットフォーム; e コマース プラットフォーム 製品を購入し、販売者に連絡する; など
#2. ソフトウェアを操作する能力
Forたとえば、Excel の表の特定の項目を強調表示します。 いくつかのデータ
Excel オフィス ソフトウェアの操作デモを読んだ後、私は次のように感じました。 Microsoft の Office 365 コパイロットによって実装される機能は ACT-1 のサブセットにすぎません。
3. やり方がわからない問題はそれに任せると、インターネットで自分で検索して学習します。
4. 満足できない場合は、処理結果を修正できるようにすることができます
将来の傾向
いくつかの将来の傾向予測:
1. 一般の人々とコンピュータの間の対話は、もはや GUI によって支配されません。 、しかし自然言語に置き換えられました
2. ソフトウェア マニュアル、プラットフォーム ヘルプ ドキュメント、および API ドキュメントはもはや人が見るためではなく、モデルとマシンが見るためのものです
3. GUI の制限がなければ、製品は機能がさらに強力になります
4. AIをアシスタントとして、さまざまな分野の進歩が加速します
##ACT-1モデルを使用したAIアシスタントは、単に機能を実行するためのツールではありません「タスクだけでなく、インタラクティブな方法でもあります。音声と言語の相互作用の下で、各個人のエネルギーは増幅されます。アデプトが信じているように、AI と人間の関係は、置き換えたり置き換えられたりするものではなく、AI が繰り返し行うものであると考えています」仕事と人がさらなる可能性を生み出す。 全体として、Adept AI による ACT-1 の発表は、人工知能と自動化におけるエキサイティングな発展であり、コンピュータとの対話をより自然かつ効率的にするために将来どのように使用されるかを見るのは興味深いでしょう。案件。以上がACT-1: Action Transformers で AI の未来を構築するの詳細内容です。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。

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