マスク氏は人工知能を嘲笑するツイートをしたが、機械学習は本質的に統計なのか?
最近、テスラの CEO イーロン・マスク氏が Twitter に漫画を投稿し、「人工知能」をめぐる現在の誇大宣伝を嘲笑し、ネチズンの幅広い注目を集めました。
この写真では、通行人が「マーチン学習」マスクをかぶった人工知能に「やあ、人工知能。なぜいつもそのマスクをしているの?」と尋ね、話しながらマスクを外し始めました。マスクを外すと、中には「統計」と書かれた別の顔が見えた。通行人はあわててこう言いました、「ああ、ごめんなさい、あなたが統計学者だとは知りませんでした。」 1
マスク氏が投稿した写真は、人工知能と機械学習の仮面の背後にある本質はやはり統計であると指摘した。このツイートは広く注目を集め、3,700万回以上の閲覧、4万4,000件のリツイート、35万7,000件の「いいね!」を集めた。
マスク氏が人工知能産業に注目していることがわかる。同氏はOpenAIの共同創設者でありながら、「哲学の違い」を理由にOpenAIへの投資を撤退したことがある。 ChatGPT の人気の後、マスクは独自の生成大規模モデル製品を開発するためにすぐに X.AI 会社を設立しました。報道によると、マスク氏は「TruthGPT」と呼ばれる人工知能プラットフォームを立ち上げる予定だが、これは明らかにOpenAIのチャットボットChatGPTへの挑戦である。
マスク氏が人工知能技術のリスクを度々警告し、その規制を主張していることは言及に値するが、彼は以前、GPT-4より強力なAIモデルの開発を6か月間停止するよう求める公開書簡に署名していた。 . 倫理的および社会的影響評価を実施するため。しかし同時に、Twitter の 2 つのデータセンターのうちの 1 つで使用するために、約 10,000 個の GPU を購入しました。このプログラムの目標は、Twitter の膨大なデータを使用してトレーニングできる生成人工知能を開発することです。この矛盾したアプローチは、ネットユーザーの疑問と嘲笑を引き起こした。 「追いつくまでしばらく停止する」という意味だったという人もいれば、「GPU を集めるのは価値のある投資だ」と考えているという人もいた。
出典:金融業界
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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。

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

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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