「ビッグモデル推論」を1つの記事で解説！ 12の大学と研究機関が共同で750本の論文をレビューした150ページの報告書を発表した。

推論は複雑な問題を解決する上で重要な能力であり、交渉、医療診断、犯罪捜査など、さまざまな現実世界のシナリオで中心的な役割を果たしています。また、汎用人工知能 (AGI) の分野における基本的な方法論でもあります。

基本モデルが進化し続けるにつれて、推論タスクにおける大規模モデルの機能に対する関心が高まっています。

最近、12 の機関が共同で論文を発表し、推論タスク用に設計または適応されたいくつかの先駆的な基本モデルを紹介し、さまざまな推論タスク、方法、評価基準の最新の進歩を強調しました。

論文アドレス: https://arxiv.org/abs/2312.11562

論文リポジトリ: https://github.com/reasoning-survey/Awesome-Reasoning-Foundation-Models

さらに、この論文では、基本モデルにおける推論能力の出現の潜在的な将来の方向性、および推論のコンテキストにおけるマルチモーダル学習、自律エージェント、およびスーパーアライメントの関連性についても検討しています。

研究者たちは、これらの将来の研究の方向性を探ることで、この分野の探究に対する研究者の興味を刺激し、推論における基本モデルのさらなる開発を促進し、AGI の開発に貢献したいと考えています。

導入

この論文では、推論タスクの基礎モデルの現状と将来の可能性について包括的な概要を示します。推論は、特に汎用人工知能 (AGI) の文脈において、さまざまな複雑な現実世界の問題を解決する上で中心的な役割を果たします。

研究者たちは、推論に提案されている、または推論に使用できる画期的な基礎モデルのいくつかを深く掘り下げ、さまざまな推論タスク、方法論、ベンチマークの最近の進歩に焦点を当て、これらの開発が進む可能性のある将来の方向性を詳しく調査します。

この論文では、推論の文脈におけるマルチモーダル学習、自律エージェント、スーパーアライメントの関連性について議論し、この分野でのさらなる研究開発を促進することを目的としています。

ベースモデルは、自然言語処理、コンピュータービジョン、マルチモーダルタスクなど、さまざまな分野で顕著な結果を示しています。

しかし、これらのモデルが人間のような推論能力を発揮できるかどうかについては関心が高まっています。

本論文は、人間の推論スタイルをより模倣するマルチモーダルおよびインタラクティブな推論の最近の進歩に焦点を当て、体系的かつ包括的な調査を提供することで、この問題に対処することを目的としています。

この論文では、人工知能における推論の重要性と、この分野を発展させる基礎モデルの可能性について概説しています。基礎モデルを使用した推論、およびその現在の機能、制限、将来の可能性について包括的に理解し、人工汎用知能の開発に貢献することを目的としています。

背景

論文では推論を定義します。これは、論文の残りの部分の範囲と文脈を確立する上で不可欠です。

この論文では、さまざまな AI アプリケーションにおける推論の役割を認識しながら、推論の多面的な性質について説明します。

論文では、哲学、論理、自然言語処理 (NLP) などの推論のさまざまな側面や、演繹的推論、帰納的推論、抽象的推論などのさまざまな種類の推論が取り上げられています。

さらに、この記事では、命題論理、述語論理、集合論、グラフ理論、条件付き確率、形式システムなどの数学的表現についても説明します。

さらに、この論文では、ベースモデルとその最近の進歩について説明し、言語ベースモデルと言語キュー、視覚ベースモデルと視覚キュー、およびこれらのモデルを統合して視覚タスクを強化することについて詳細な研究を行っています。背景セクションでは、マルチモーダルベースモデルについても取り上げ、推論における潜在的な応用を強調しています。

この論文は、包括的な背景を提供することで、特に基礎モデルの使用を通じて、AI における推論の実装とさらなる開発をより詳細に調査するための道を開きます。この基礎研究は、AI 推論の現状と将来の可能性を理解するために非常に重要であり、人工汎用知能 (AGI) というより広範な目標の推進に役立ちます。

概念: 推論タスク

まず、この論文では、常識推論、数学的推論、論理的推論、因果推論、視覚的推論、聴覚的推論、マルチモーダル推論、エージェント推論など、基本的な人工知能モデルのコンテキストにおけるさまざまな推論タスクを検討します。各タスクは推論の独自の側面を表しており、この分野の多様性と複雑さを示しています。これらの推論タスクの詳細な説明は次のとおりです。

常識的推論:世界に関する日常的な知識に基づいて推論を行うことが含まれます。

常識的な推論は、AI が人間の期待通りに説明、予測、行動するために不可欠です。ここでの課題は、社会規範や物理法則など、人間が自明と考える直感的な知識をモデルが把握できるようにすることです。

数学的推論:このタスクは、AI が数学的な問題を解決する能力に焦点を当てており、数学の概念、記号、計算を実行する能力を理解している必要があります。

これは、特に方程式を解いたり、定理を証明したり、グラフやデータを解釈したりするモデルの論理的および分析的能力をテストするものです。

論理的推論:論理的推論とは、結論に到達するために正式な論理規則を適用することです。

これには、三段論法、前提から結論を導き出すといったタスクが含まれ、論理構造とその正しい適用についての深い理解が必要です。

因果推論:ここでは、原因と結果の関係を理解することに重点が置かれます。因果推論は、結果を予測し、複雑なシステムを理解し、さまざまなアクションの起こりうる影響に基づいて意思決定を行うために不可欠です。原因と結果のつながりを特定し、ある側面の変化が別の側面にどのように影響するかを理解する必要があります。

視覚的推論:このタスクは、視覚的知覚と推論能力を組み合わせます。画像やビデオなどの視覚データを解釈し、推論することが含まれます。これには、物体を認識したり、場面を理解したり、視覚的な手がかりから関係やストーリーを推測したりすることが含まれます。

聴覚的推論:視覚的推論と同様に、聴覚的推論は聴覚データから理解し推論を行うことです。これには、音声認識、話し言葉の文脈や感情の理解、ピッチやリズムなどの非言語的な聴覚的手がかりの解釈などのタスクが含まれます。

マルチモーダル推論:マルチモーダル推論では、テキスト、画像、音声などの複数のモダリティからの情報を統合して理解します。これは、さまざまな形式で情報が提供される世界で AI が理解し、対話するために不可欠です。これらの異なるデータ タイプを適切に組み合わせて推論できる必要があります。

エージェント推論:これは自律エージェントによって実行される推論を指します。動的な環境における意思決定、計画、学習が含まれます。エージェント推論は、AI がナビゲートし、環境と対話し、リアルタイムで意思決定を行う必要があるロボット工学や自律走行車などのアプリケーションにとって非常に重要です。

これらの推論タスクは、AI の基礎モデルが対処するために開発されている幅広い認知能力を表しています。それぞれのタスクには独自の課題があり、人間の知性と推論の多面的な性質を反映して、異なるアプローチが必要です。

方法: ベースモデル

この論文では、AI 推論機能の向上に不可欠な基礎モデルで使用されるいくつかの重要な技術について概説しています。各技術は、これらのモデルのパフォーマンスと適用性を向上させる上で重要な役割を果たします。

以下に、これらの基本モデル テクノロジの詳細な説明を示します。

事前トレーニング:事前トレーニングは、モデルを最初に大規模なデータセットでトレーニングし、その後特定のタスクに合わせて微調整する基本的な手法です。

このプロセスにより、モデルは幅広い一般的な知識とスキルを学習し、その後、より専門的なアプリケーションに適応できるようになります。事前トレーニングでは、多くの場合、モデルに世界についての幅広い理解を与えるために、テキスト、画像、またはその他のデータ タイプの大規模なコーパスを使用します。

微調整:事前トレーニング後、微調整によってモデルが特定のタスクまたはデータセットに合わせて調整されます。このプロセスには、通常、小規模でタスク固有のデータセットに対する追加のトレーニングが含まれます。微調整では、事前トレーニング中に取得した一般的な知識を特定のアプリケーションのニュアンスとニーズに合わせて調整し、そのタスクにおけるモデルのパフォーマンスを向上させます。

アライメント トレーニング:この手法は、モデルの出力を特定の目標や価値、特に倫理基準やユーザーの好みを反映するものに合わせることを目的としています。特に倫理が重要となるシナリオでは、基礎となるモデルが人間にとって有益かつ受け入れられる方法で動作することを保証するために、アライメント トレーニングが重要です。

専門家混合 (MoE) モデル:専門家混合は、さまざまなモデル部分が異なるタスクまたはデータ タイプに特化するアプローチです。この手法では、モデル内の各「エキスパート」が、最も適した問題の側面を処理できるため、より効率的で効果的な処理が可能になります。 MoE はパフォーマンスと計算効率を向上させることができます。

コンテキスト学習:コンテキスト学習とは、明示的な再トレーニングを必要とせずに、入力で提示された新しい情報からモデルが学習して適応する能力を指します。これは、モデルがクエリで提供されるコンテキストを使用して適切に理解および応答し、柔軟性と適応性を発揮する、少数ショットまたはゼロショットの学習形式です。

自律エージェント:このテクノロジーには、自律エージェントとして動作し、環境とリアルタイムで対話して学習できるモデルの開発が含まれます。自律エージェントは、経験に基づいて意思決定、行動、適応を行い、動的で複雑な環境でのインテリジェントな動作をシミュレートするように設計されています。

これらのテクノロジーを組み合わせることで、AI ベースのモデルの汎用性と有効性が向上します。これらのモデルは、大量のデータから学習し、特定のタスクに適応し、人間の価値観と一致し、さまざまなドメインに特化し、コンテキストから学習し、自律的に動作できるようになります。各手法は学習と推論のさまざまな側面に対応しており、基本モデルをより強力にし、幅広いシナリオに適用できるようになります。

展望：課題、限界、リスク、そして将来

人工知能の基礎モデルが直面する課題、制限、リスクについて詳しく説明します。このような批判的な分析は、これらの高度なモデルの現在の限界と潜在的な落とし穴を理解するために不可欠です。これらの側面の詳細な説明は次のとおりです。

幻覚:基本モデルの大きな課題は、もっともらしいように見えても実際には誤りまたは無意味な情報 (「幻覚」と呼ばれることが多い) を生成する傾向があることです。これらのエラーは、医療診断や法律コンサルティングなど、高い精度と信頼性が求められるアプリケーションでは特に問題となります。

コンテキストの長さの問題:基本モデルでは長いコンテキストの処理が困難な場合がよくあります。この制限は、長い文書や会話を理解して推論する能力に影響を及ぼします。これは、長いテキストを要約したり、長時間のやり取りで一貫した会話を維持したりするなどのタスクにとって非常に重要です。

マルチモーダル学習の課題:基本モデルはマルチモーダル学習 (テキスト、画像、音声などの統合) の可能性を示していますが、これらの異なるデータ タイプを効果的に組み合わせることは依然として困難です。クロスモーダル情報を正確に解釈し、関連付けることの複雑さは、大きな障害となります。

効率とコスト:基盤となるモデルのトレーニングと展開には大量のリソースが必要であり、大量の計算能力とエネルギーが必要です。特にモデルが大型化する傾向にあることを考えると、コスト、アクセス性、環境への影響に関する懸念が生じます。

好みの調整:基礎となるモデルが人間の価値観や好みと一致するようにすることは、複雑な課題です。これには技術的な考慮事項だけでなく、倫理的および社会的要因も含まれます。異なる文化や個人では期待や基準が異なる場合があるためです。

多言語サポート:複数の言語、特にリソースの少ない言語を効果的にサポートする基礎モデルを開発することは大きな課題であり、これらのモデルのグローバルな適用性と公平性に影響を与える制限となります。

セキュリティと信頼性:特に高リスクのシナリオでは、基盤となるモデルのセキュリティと信頼性を確保することが大きな懸念事項となります。これには、有害な輸出の防止、敵対的な攻撃に耐える能力の確保、多様で予測不可能な環境における堅牢性の維持などが含まれます。

プライバシーの問題:ベースモデルのトレーニングに大規模なデータを使用すると、プライバシーに関する懸念が生じます。特に機密性の高い個人情報を扱う場合には、データの機密性とユーザーのプライバシーを確​​保することが最も重要です。

解釈可能性と透明性:基礎となるモデルは、解釈可能性が限られた「ブラック ボックス」として動作することがよくあります。これらのモデルがどのようにして特定の決定や出力に到達するかを理解するのは困難であり、エラーの診断、公平性の確保、ユーザーの信頼の構築が複雑になります。

倫理的および社会的影響:基礎モデルの導入には、潜在的な雇用の喪失、偏見の強化、情報の普及と消費への影響など、重大な倫理的および社会的影響が広範囲にわたります。

要約する

このレビューでは、推論の分野における基礎モデルの進化の道筋を示し、初期段階から現在の進歩に至るまでの複雑さと有効性の明らかな増加を示しています。著者らはデータ駆動型の思考における大きな進歩を認めているが、大規模モデルの長所と限界を客観的に理解することが重要である。

このような状況では、解釈可能性とセキュリティを向上させることの重要性を強調することが必須になります。著者らはまた、この記事で調査したすべての論文において、基礎となるモデルの推論能力を超人的なレベル（例えば、国際数学オリンピックでメダルを獲得したり、未解決の数学問題を解いたりすること）までどのように進化させ続けるかについてコンセンサスが得られていないことにも言及している。

要約すると、基礎モデルは推論タスクにおいて刺激的な可能性を提供しますが、その開発と適用には批判的な視点でアプローチすることが重要です。大規模言語モデル (LLM) に基づく推論の課題、制限、リスクを認識することが重要です。そうすることで、この分野における責任ある思慮深い進歩を促進し、堅牢で信頼性の高い推論システムの構築を確実にすることができます。