1つの記事で基本モデルの定義と動作原理を理解する

翻訳者 |ブガッティ

レビュー | Chonglou

1.基本モデルの定義

ベースモデルは、大量のデータに基づいて事前にトレーニングされた機械学習モデルです。これは人工知能( AI )の分野における画期的な進歩です。大量のデータから学習し、さまざまなタスクに適応する能力があるため、基礎となるモデルは幅広いAIアプリケーションの構成要素として機能します。これらのモデルは、膨大なデータセットで事前トレーニングされ、特定のタスクを実行するように微調整されているため、多用途で効率的です。

一般的な基本モデルには、自然言語処理用のGPT-3やコンピュータービジョン用のCLIP などがあります。この記事では、基礎モデルとは何か、基礎モデルがどのように機能するか、そして進化するAI分野にどのような影響を与えるかについて説明します。

2. 基本モデルはどのように機能しますか?

GPT -4のような基本モデルは、大規模なニューラルネットワークを膨大なデータコーパスで事前トレーニングし、特定のタスクに合わせてモデルを微調整することで機能し、少量のタスク固有のトレーニングデータで幅広い言語タスクを実行できるようになります。

事前トレーニングと微調整

大規模な教師なしデータによる事前トレーニング:ベースモデルは、最初にインターネットからのテキストや大量の画像セットなど、大量の教師なしデータから学習されます。この事前トレーニング段階により、モデルはデータ内の基礎となる構造、パターン、関係を把握できるようになり、強力な知識ベースを構築できるようになります。
タスク固有のラベル付きデータによる微調整:事前トレーニング後、感情分析やオブジェクト検出などの特定のタスクに合わせて調整された小さなラベル付きデータセットを使用して、ベースモデルを微調整します。この微調整プロセスにより、モデルはスキルを磨き、対象タスクで高いパフォーマンスを発揮できるようになります。

転移学習とゼロショット学習機能

基本モデルは転移学習に優れており、 1 つのタスクから得た知識を新しい関連タスクに適用する能力を指します。一部のモデルはゼロショット学習機能も実証しており、事前トレーニング中に獲得した知識のみに依存して、微調整なしでタスクを処理できます。

モデルアーキテクチャとテクニック

NLPにおけるトランスフォーマー(GPT -3やBERTなど):トランスフォーマーは、言語データの効率的かつ柔軟な処理を可能にする革新的なアーキテクチャを通じて、自然言語処理( NLP )に革命をもたらしました。代表的なNLPベースモデルには、 GPT-3 (一貫性のあるテキストの生成に優れている)や BERT (さまざまな言語理解タスクの処理に優れている)などがあります。
ビジュアルトランスフォーマーとマルチモーダルモデル（ CLIPやDALL-Eなど）：コンピュータービジョンの分野では、ビジュアルトランスフォーマーが画像データを処理するための効率的な方法となっています。 CLIP は、画像とテキストの両方を理解できる典型的なマルチモーダルベースモデルです。もう 1 つのマルチモーダルモデルであるDALL-E は、テキストの説明から画像を生成する機能を示し、 NLPとコンピュータービジョン技術を組み合わせた基本モデルの潜在能力を示しています。

3. 基本モデルの応用

自然言語処理

感情分析:基本モデルは、感情分析タスクの処理に非常に効果的であることが証明されています。肯定的、否定的、中立的などの感情に基づいてテキストを分類します。この機能は、ソーシャルメディアの監視、顧客フィードバック分析、市場調査などの分野で広く使用されています。
テキスト要約:これらのモデルは、長い文書や記事の簡潔な要約を生成することもできるため、ユーザーは要点をすばやく把握しやすくなります。テキスト要約には、ニュースの集約、コンテンツ管理、研究支援など、幅広い用途があります。

コンピュータビジョン

オブジェクト検出: 基本モデルは、画像内のオブジェクトの識別と位置特定に優れています。この機能は、正確でリアルタイムの物体検出が重要な自動運転車、セキュリティおよび監視システム、ロボットなどのアプリケーションで特に役立ちます。
画像分類:もう 1 つの一般的なアプリケーションは画像分類です。ここでは、基本モデルがコンテンツに基づいて画像を分類します。この機能は、膨大な写真ライブラリの整理から医療画像データを使用した病気の診断まで、あらゆる用途に応用できます。

マルチモーダルタスク

画像キャプション:テキストと画像の両方を理解することで、マルチモーダルベースモデルは画像の説明的なキャプションを生成できます。画像キャプションは、視覚障害のあるユーザー向けのアクセシビリティツール、コンテンツ管理システム、教材などで使用できる可能性があります。
視覚的な質問応答:基本モデルは、画像の内容に関する質問への回答を提供する視覚的な質問応答タスクも処理できます。この機能により、顧客サポート、インタラクティブな学習環境、インテリジェントな検索エンジンなどのアプリケーションに新たな可能性が開かれます。

今後の展望と発展

モデル圧縮と効率の進歩:基盤となるモデルが大きくなり複雑になるにつれて、研究者はモデルを圧縮および最適化して、リソースが制限されたデバイスに展開し、エネルギー消費を抑える方法を模索しています。
バイアスと公平性の問題に対処するための技術の改善:基盤となるモデルのバイアスに対処することは、公平で倫理的なAI アプリケーションを確保するために重要です。今後の研究では、トレーニングデータとモデルの動作におけるバイアスを識別、測定、削減する方法の開発に重点が置かれる可能性があります。
基礎モデルをオープンソース化するための共同作業: AIコミュニティは、コラボレーション、知識の共有、最先端のAI テクノロジーへの幅広いアクセスを促進するオープンソースの基礎モデルを作成するために、ますます協力し合っています。