数字のAIモデル：トップ15の大手言語モデル149基本モデル /「基礎モデル」-51マシンラーニングモデル

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公開：2024年9月21日 /更新：2024年9月21日 - 著者： Konrad Wolfenstein

AIモデル数：15の大手言語モデル-149基本モデル /「基礎モデル」-51機械学習モデル - イメージ：xpert.digital

🌟🌐 人工知能: 進歩、重要性、応用

🤖📈 人工知能 (AI) は近年大きく進歩し、さまざまな産業や研究分野に顕著な影響を与えています。特に、大規模言語モデル (LLM) と基礎モデルの開発により、AI テクノロジーの可能性と応用範囲が拡大しました。この記事では、AI モデルの分野における現在の発展、その重要性、およびその応用の可能性について詳しく説明します。

この分野の研究と技術の進歩は非常にダイナミックに発展しているため、AI モデルの数と開発に関して言及されている数値は変動する可能性があることに注意することが重要です。逸脱の可能性はあるものの、リストされているデータは確かな指針を提供し、AI モデルの現状とその成長する可能性と影響力の明確な概要を提供します。これらは、人工知能の重要な傾向と発展を理解するための代表的な基礎として機能します。

AI モデルの概要: 上位 15 の言語モデル – 149 の基礎モデル – 51 の機械学習モデル – 画像: Xpert.Digital

✨🗣️ 大規模言語モデル (LLM) のトップ 15

大規模言語モデル (LLM) は、自然言語を処理、理解、生成するために特別に設計された強力な AI モデルです。これらのモデルは大規模なデータセットに基づいており、高度な機械学習技術を使用して、複雑な質問に対して状況に応じた一貫した回答を提供します。現在、AI テクノロジーのさまざまな分野で中心的な役割を果たしている 15 の主要な言語モデルがあります。

主要な LLM には、o1 (New)、GPT-4、Gemini、Claude 3 などのモデルがあります。これらのモデルは、マルチモーダル処理において顕著な進歩を遂げています。つまり、テキストだけでなく、音声や画像などの他のデータ形式も解釈して生成できます。このマルチモダリティ機能により、画像の説明や音声分析から複雑な対話システムに至るまで、さまざまな新しいアプリケーションが可能になります。

特に印象的なモデルの 1 つは Gemini Ultra です。これは、いわゆる大規模マルチタスク言語理解 (MMLU) ベンチマークで人間レベルのパフォーマンスに達した最初の AI モデルです。このベンチマークは、さまざまな言語ベースのタスクを同時に処理するモデルの能力を測定します。これは、チャットボット、翻訳システム、自動カスタマーサポートソリューションなどの多くの実用的なアプリケーションにとって重要です。

他にも数十のよく知られた言語モデルがありますが、正確な全体的な概要は不足しています。企業や研究機関が継続的に新しいモデルを開発し、既存のモデルを改良しているため、その数は増え続けています。

最も重要な上位 15 の言語モデルの現在の概要は次のとおりです。

o1
GPT-4
GPT3.5
クロード
咲く
コヒア
ファルコン
ラマ
ラMDA
明るい
シャチ
ビクーニャ 33B
パルム
ビクーニャ 33B
ドリー2.0
グアナコ-65B

🌍🛠️ 基礎モデル: 最新の AI の基礎

大規模な言語モデルに加えて、いわゆる基礎モデルも AI のさらなる開発において重要な役割を果たします。 GPT-4、Claude 3、Gemini も含む Foundation モデルは、大規模な、多くの場合マルチモーダルなデータセットでトレーニングされる非常に大規模な AI システムです。その主な利点は、毎回新しいモデルを開発する必要がなく、さまざまなタスクに適用できることです。この柔軟性と拡張性により、Foundation モデルは産業、科学、技術のさまざまなアプリケーションにとって不可欠なツールとなっています。

2023 年には合計 149 種類のファウンデーションモデルが世界中でリリースされ、2022 年と比較して 2 倍以上になりました。これは、これらのモデルの急速な成長と関連性の増大を示しています。これらのモデルの約 65.7% がオープンソースモデルであり、この分野での研究開発が促進されていることは注目に値します。オープンソースモデルを使用すると、世界中の開発者や研究者が既存のモデルを構築し、独自の目的に適合させることができます。これはAI分野のイノベーションの加速に大きく貢献します。

基礎モデルがより一般的になっている理由の 1 つは、大量のデータセットを効率的に処理し、以前は手動で実行する必要があったタスクを自動化できる機能にあります。たとえば、医療では大量の患者データを分析し、診断をサポートするために使用されます。金融業界では不正行為の検出とリスク評価に役立ち、自動車業界では自動運転技術の向上に役立ちます。

🚀📈 機械学習モデル: AI 開発のエンジン

基礎モデルに加えて、特殊な機械学習モデルも現代の AI 環境において重要な役割を果たしています。これらのモデルは特定の問題を解決するために設計されており、多くの場合、学界と産業界の緊密な協力のもとに開発されています。スタンフォード人間中心人工知能研究所 (HAI) の AI インデックスによると 2023 年に 87 の機械学習モデルがリリースされました。この数は、企業が開発した 51 モデルと学術研究から派生した 15 モデルに分かれています。さらに 21 のモデルが科学と産業のコラボレーションによって作成されました。

この傾向は、学術研究と産業応用の境界がますます曖昧になっていることを示しています。科学と企業のコラボレーションにより、迅速に実用化できる AI ソリューションの開発が加速されます。この例としては、製造業の生産プロセスを最適化するための機械学習アルゴリズムの開発や、電子商取引業界の推奨システムを改善することが挙げられます。

機械学習モデルは研究においても重要です。これにより、大量のデータ内の複雑なパターンを認識し、従来の方法ではほとんど不可能だった予測を行うことが可能になります。この例としては、ゲノム研究における機械学習モデルの応用が挙げられます。機械学習モデルは、遺伝子異常の特定や希少疾患の新しい治療法の開発に使用されます。

🌐🔀 マルチモダリティ: AI の未来

AI 開発における重要な傾向は、モデルのマルチモダリティが増加していることです。マルチモーダル AI モデルは、テキスト、画像、音声、さらにはビデオなど、さまざまな種類のデータを同時に処理し、組み合わせることができます。この機能は、より包括的で汎用性の高い AI に向けた重要なステップです。

マルチモーダルモデルの応用例としては、自動画像記述があります。モデルは画像を分析し、画像に表示される内容についての一貫した言語的説明を作成します。このようなモデルは、アクセシビリティなどの分野で応用され、視覚障害者が視覚情報をよりよく理解できるようになります。さらに、マルチモーダル AI モデルをエンターテインメント業界で使用して、ユーザーのアクションや入力に応答するインタラクティブな映画やゲームを作成することもできます。

マルチモーダル AI モデルから恩恵を受ける可能性があるもう 1 つの分野は、医療診断です。画像データ (X 線など)、テキストデータ (患者ファイルなど)、音声データ (医師の会話など) を同時に分析することで、診断の精度が大幅に向上します。

🛠️⚖️ 課題と倫理的側面

ただし、目覚ましい進歩にもかかわらず、AI モデルの開発と展開に関連する課題もあります。最大の課題の 1 つは偏見の問題です。多様性が不十分なデータセットでトレーニングされた AI モデルは、偏見と差別を増大させる可能性があります。これは、刑事司法や人材採用などのデリケートな分野で AI が使用される場合に特に問題となる可能性があります。

もう 1 つの側面は、AI モデルのトレーサビリティと説明可能性です。単純な機械学習モデルは比較的理解しやすいことが多いですが、LLM や基礎モデルなどの複雑なモデルはますます「ブラックボックス」になりつつあります。これは、モデルが特定の決定を下した理由をユーザーが理解するのが難しい場合が多いことを意味します。これは、次のような安全性が重要なアプリケーションで特に問題になります。 B. 医学または金融の分野。

データのセキュリティの問題もあります。基盤モデルが効率的に機能するには、大量のデータが必要です。これには多くの場合、個人情報や機密情報が含まれます。したがって、悪用やデータ漏洩を防ぐために、このデータの保管と処理は特に安全になるように設計する必要があります。

🎯🧠 人工知能の可能性

AI モデル、特に大規模な言語モデルと基礎モデルの急速な発展は、人工知能が持つ可能性を印象的に示しています。これらのモデルは、私たちがテクノロジーと対話する方法を根本的に変え、さまざまな業界に数多くの新しいアプリケーションをもたらしました。 AI システムのマルチモダリティの増加は、今後数年間でさらに大きな役割を果たし、新しい革新的なアプリケーションを可能にするでしょう。

しかし同時に、これらのテクノロジーの使用に伴う倫理的な課題とリスクも真剣に受け止める必要があります。 AI システムの開発と実装では常に人間が中心にあり、これらのテクノロジーが責任を持って透過的に使用されることが重要です。

人工知能の将来は依然として刺激的であり、私たちがまだ包括的な変革の始まりにすぎないことは明らかです。 AI は今後も急速なペースで進歩し、私たちの日常生活や仕事の世界においてますます大きな役割を果たすようになるでしょう。

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