Microsoft は GPT の大規模モデルを米国政府に提供していますが、セキュリティを確保するにはどうすればよいですか?
Microsoft は 6 月 7 日にブログを公開し、Azure クラウド サービスの機能を活用して OpenAI 人工知能の大規模モデルを米国政府機関に提供すると発表しました。マイクロソフトが GPT テクノロジーを政府機関に導入するのはこれが初めてであり、GPT が大規模な AI モデルを代表して政府に導入されるのは世界初のケースでもあります。この動きは、特に世界中の機関や大企業が「セキュリティ」を理由に大規模な GPT モデルを禁止しているという状況において、異常なシグナルを送っています。
Azure Government の顧客は、Microsoft Azure OpenAI サービスを使用して、OpenAI の 2 つの大きな言語モデル、最新の GPT-4 と以前の GPT-3 の大規模モデルを活用できます。 Microsoftによると、連邦政府、州政府、地方自治体の顧客はこの2つのモデルを使用して、研究上の質問に対する回答の生成、コンピュータコードの生成、現場レポートの要約など、さまざまなサービスを完了できるという。さらに、言語モデルは、コンテンツ生成、言語からコードへの変換、要約などの特定のタスクに合わせて調整できます。
Microsoft は、Azure 政府機関の顧客が使用するクラウドとは別に、商用クラウド コンピューティング領域で OpenAI モデルをホストしています。後者は、さまざまな特定のセキュリティおよびデータ コンプライアンスのルールに準拠しており、Azure Government の顧客からのデータはモデルのトレーニングに使用されません。
OpenAIはチャットロボットChatGPTの開発会社で、ラージ言語モデルGPT-3やマルチモーダルモデルGPT-4などの製品を持っています。 MicrosoftはOpenAIの最大の投資家で、2019年に10億米ドルを投資し、2023年1月には2回目の複数年投資を追加し、投資額は100億米ドルに達すると伝えられている。
OpenAI が ChatGPT を発表して以来、大規模 AI モデルは比類のない開発の波を迎え、Google、Alibaba、Baidu などの大企業が独自の大規模 AI モデルをリリースしました。中でもマイクロソフトとグーグルはネットワークセキュリティ分野でAI製品を相次いで投入し、業界で幅広い注目と議論を集めている。
Microsoft は OpenAI モデルを商用顧客に提供しており、Azure OpenAI サービスは急速に成長しています。今年5月の時点で、ボルボ、イケア、メルセデス・ベンツ・グループ、シェルなどのグループを含む4,500社の顧客を抱えている。
今日の世界では、人工知能テクノロジーが急速に発展しており、その重要な部分である大規模言語モデルには幅広い応用の可能性があります。この文脈において、マイクロソフトの動きはAI技術開発の新たな探求とみなされる。
しかし、大規模な言語モデルが徐々に成熟して適用されるにつれて、それがもたらすセキュリティ問題を無視することはできません。関連する専門家は、大規模な言語モデルの潜在的なリスクには、プライバシーの漏洩、人間の価値観の逸脱、誤解を招く情報の生成などの側面が含まれると指摘しました。これらの問題に対応して、人工知能技術の安全性と信頼性を確保するために、現在、さらなる研究と探求が必要です。
セキュリティの問題に加えて、大規模な言語モデルのコストが高いことも、アプリケーションの人気を制限する要因となっています。現在、大規模な言語モデルのトレーニングと実行のコストは非常に高く、一部の分野での適用も制限されています。したがって、将来の開発プロセスでは、モデルの効率を向上させ、コストを削減する方法が重要な研究方向になります。
一般的に、Azure クラウド サービスを使用して大規模な OpenAI 人工知能モデルを政府機関に提供するという Microsoft の動きは、人工知能テクノロジーの開発に新たな探求と機会をもたらしました。同時に、この技術を適用する過程では、社会により多くの価値と利益をもたらすために、安全性やコストなどの問題にも細心の注意を払う必要があります。
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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。

8 月 14 日のこのサイトのニュースによると、今日の 8 月のパッチ火曜日イベント日に、Microsoft は 22H2 および 23H2 用の KB5041585 更新プログラム、および 21H2 用の KB5041592 更新プログラムを含む、Windows 11 システム用の累積的な更新プログラムをリリースしました。 8 月の累積更新プログラムで上記の機器がインストールされた後、このサイトに添付されるバージョン番号の変更は次のとおりです。 21H2 機器のインストール後、機器のインストール後、バージョン番号は Build22000.314722H2 に増加しました。バージョン番号は Build22621.403723H2 に増加しました。 装置のインストール後、バージョン番号は Build22631.4037 に増加しました。 Windows 1121H2 の更新プログラムの主な内容は次のとおりです。 改善: 改善されました。

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

最近、Samsung Display と Microsoft は重要な協力協定を締結しました。合意によると、Samsung Displayは、ゲームや映画などのマルチメディアコンテンツ向けのMRデバイスを開発しているMicrosoftに、数十万枚の複合現実(MR)ヘッドマウントデバイス用のOLEDoSパネルを開発、供給する予定だ。 OLEDoSの仕様決定後に発売され、主に商用分野向けに提供され、早ければ2026年にも提供される予定だ。 OLEDoS (OLED on Silicon) 技術 OLEDoS は、シリコン基板上に OLED を蒸着する新しいディスプレイ技術であり、従来のガラス基板と比較して、より薄く、より高い画素数を実現します。 OLEDOS表示と通常表示

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