生成 AI とビッグモデルの違いと関連性は何ですか?

近年、ChatGPT、GPT-4、BARD、Claudeなどの大規模モデルが急速かつ大幅な進歩を遂げ、自然言語処理の分野に革命をもたらしただけでなく、人工知能、科学、社会にも変革的な影響を与えています。

大規模モデルの人気が高まるにつれ、生成 AI も人工知能分野の重要なトピックの 1 つになりました。では、ビッグモデルと生成 AI の違いは正確には何でしょうか?

生成AIとは何ですか?

生成 AI は、新しい独自のコンテンツの作成に関係する人工知能の分野です。人間の創造性と想像力の限界を模倣、あるいは超える、画像、音楽、文章、さらにはビデオなどの独自の出力を生成できるアルゴリズムとモデルの作成と使用が必要です。

生成 AI プロセスでは、データの根本的なパターン、構造、特性を理解するために、大規模なデータセットでモデルをトレーニングします。これらのモデルは、トレーニングが完了すると、学習した分布からサンプルを選択したり、入力を創造的に再利用したりして、新しいコンテンツを作成できます。

生成型 AI は、個人の創造性を高めるだけでなく、人間の努力をサポートし、さまざまな活動を改善するためにも使用できます。たとえば、生成 AI は、データ拡張のための追加のトレーニング例を作成して、機械学習モデルの有効性を向上させることができます。オブジェクト認識や画像合成などのコンピューター ビジョン アプリケーションのデータセットにリアルなグラフィックを追加できます。

大型モデルとは何ですか？

ビッグモデルは、主に人間と同様のテキストを処理および生成するように設計された複雑な AI モデルです。これらのモデルは、大量のテキスト データでトレーニングされているため、言語構造、文法、コンテキスト、意味のつながりを理解できます。

大規模モデルは、Transformer アーキテクチャなどのディープラーニング手法を使用して、テキスト データ内の統計的な関係とパターンを検出します。彼らはこの情報を使用して、人間の文章に非常に似ていて、かつ一貫性があり文脈的に関連性のあるテキストを生成します。

通常、これらのモデルは、書籍、記事、Web ページなどの大規模なテキスト コーパスで事前トレーニングされています。事前トレーニングでは、言語の使用法と意味の複雑さを捉えながら、テキスト文字列内の次の単語を予測するようにモデルに学習させます。この事前トレーニング プロセスにより、モデルにさまざまな言語パターンとアイデアを教えることができます。

この2つの違いは何でしょうか?

実際、生成 AI と大規模モデルを比較すると、3 つの非常に明確な違いがあります。詳しく見てみましょう。

まず、すべての生成 AI ツールが大きなモデルの上に構築されているわけではありませんが、すべての大きなモデルは生成 AI の一種です。

生成 AI は、独自のコンテンツを作成できるあらゆる AI を指す、人工知能の広範なカテゴリです。生成 AI ツールは、生成 AI のテキスト生成部分であるビッグモデルなどの基盤となる AI モデルの上に構築されます。

2 番目に、大規模なモデルではプレーンテキスト出力が作成されます。

大型モデルでは、テキスト入力のみが受け入れられていました。 OpenAIが2022年に初めてChatGPTをリリースしたとき、それはプレーンテキストLLM GPT-3上に構築されました。しかし現在では、マルチモーダルな大規模モデルの開発により、これらの大規模モデルは音声や画像などを入力として受け入れることができるようになりました。 OpenAI の次のバージョンである GPT-4 は、マルチモーダル大規模モデルの例です。

生成 AI とビッグモデルはどちらも業界に革命をもたらしますが、その方法は異なります。生成 AI は、3D モデリング、ビデオ出力の生成、音声アシスタントやその他のオーディオの作成方法を変える可能性があります。大規模モデルはテキストベースのコンテンツ作成に重点を置きますが、他の重要な用途もあり、音声アシスタントなどのより広範な生成 AI オプションで役割を果たす可能性があります。

第三に、大型モデルは成長し続けています。

ビッグモデルは 2010 年代初頭から存在していましたが、ChatGPT や Bard などの強力な生成 AI ツールがリリースされてから人気が高まりました。エベレストグループは、2023年にこのような急激な成長が起こる理由の1つは、GPT-4のパラメータが1,750億を超え、大規模モデルのパラメータが拡大したことにあると指摘しています。

一般的に、生成 AI はさまざまな形式のコンテンツ生成を含むさまざまな分野にわたるオリジナル コンテンツの作成を目的としており、ビッグ モデルは生成 AI の具体的な応用例です。基本モデルとして、大規模モデルは幅広い自然言語処理 (NLP) タスクの基礎を提供します。生成 AI は、言語生成だけでなく、画像やビデオの生成、音楽作曲など、さまざまなタスクをカバーできます。生成 AI の特定のアプリケーションとして、大規模モデルは自然言語の生成と理解に関するタスク用に特別に設計されています。

最後に

生成 AI とビッグモデルはどちらもコンピューター サイエンスの関連概念ですが、両者の間には重要な違いがあります。これらの用語は AI のさまざまな重要な側面と特性を表しているため、それらの違いを理解することが重要です。

人工知能は幅広い分野であり、生成 AI やビッグモデルは AI で使用される多くの用語のほんの一部にすぎません。絶えず変化するテクノロジーの世界では、これらの違いを理解することは、生成 AI とビッグ モデルの独自の特性と用途を理解する上で非常に重要です。生成 AI と大規模モデルの力を活用して、人工知能の分野における創造性を高めることができます。