ビル・ゲイツが選んだ GPT テクノロジーはどのように進化し、誰の生活に革命をもたらしましたか?

Xi Xiaoyao Science and Technology Talk 原文
著者 | IQ が大幅に低下した Python 機械が人間と同じような方法で理解し、コミュニケーションできるようになったらどうなるでしょうか?これは学術コミュニティで大きな関心を集めているテーマであり、近年の自然言語処理における一連の画期的な進歩のおかげで、私たちはこの目標の達成にこれまで以上に近づいているかもしれません。この画期的な進歩の最前線にあるのは、自然言語処理タスク用に特別に設計されたディープ ニューラル ネットワーク モデルである生成事前トレーニング トランスフォーマー (GPT) です。その優れたパフォーマンスと効果的な会話を行う能力により、この分野で最も広く使用され、効果的なモデルの 1 つとなり、研究や業界から大きな注目を集めています。

最近の詳細なレビュー論文で、研究者たちは GPT の徹底的な探求を実施しました。今日はテクノロジーについては触れません。この記事では、コンピューター以外の分野から、GPT の発展と関連分野への影響をレビューし、議論します。 、潜在的な課題と将来の開発の方向性を探り、この画期的なテクノロジーを包括的に理解します。

論文のタイトル:
GPT (Generative Pre-trained
Transformer) - 実現技術、潜在的なアプリケーション、新たな課題、将来の方向性に関する包括的なレビュー
論文のリンク:
//m.sbmmt.com/link/51beafc370abd4f00aa270ee3b626849

GPT の進化

GPT は、複雑な機械生成テキストを大量に生成するニューラル ネットワークです。少量のテキスト入力 このモデルは人間の口調を模倣し、大量のテキスト データに基づいて事前トレーニングされ、さまざまな言語関連タスクを実行できます。このモデル ファミリは元々、ChatGPT などのプロジェクトにシステム インテリジェンスを提供するために OpenAI によって開発されました。図 1 は、Eliza の作成から ChatGPT までのいくつかの事前トレーニング済みモデルの進化のタイムラインです。

▲図 1 GPT ロードマップ

GPT (Generative Pre-trained Transformer) モデルは、人工知能分野の言語モデルです。その開発は、2017 年に Vaswani らが提案したオリジナルの Transformer 構造にまで遡ることができます。Transformer アーキテクチャの成功に基づいて、OpenAI は 2018 年に Transformer アーキテクチャのバリアントである GPT モデルの開発を開始しました。言語生成タスクを対象とした最適化。表 1 で比較したように、GPT シリーズの進化には複数の重要な転換点と画期的な出来事がありました。

#▲表 1 GPT シリーズ モデルのさまざまなバージョン

2018 年、OpenAI は、テキストを読んで質問に答えることができるモデルである GPT の最初のバージョンをデビューさせました。以前の NLP モデルと比較すると、ラベルなしデータを使用した教師なし学習は、優れたパフォーマンスにもかかわらず、BERT などの他の言語モデルに追い越されました。

• 2019 年に OpenAI は GPT-2 を発表しましたが、これは GPT-1 の 10 倍以上のパラメーターを備えたより大きなモデルであり、特に機械翻訳やテキスト要約などの分野で優れた成果をあげています。文間の遠距離関係を特定し、予測を行う精度が大幅に向上しました。
• その後発売された GPT-3 は、より長い段落を生成でき、1,750 億のパラメータを持ち、さまざまな業界やアプリケーション分野で広く使用されています。あまりにも複雑かつ大規模なため、API 経由で使用する必要があります。
• 最近発売された GPT-4 は、マルチモーダルな大規模言語モデルで、以前のモデルに比べてパラメータの数が大幅に増加し、より正確かつスムーズにテキストを理解して生成できるようになりました。
• 図 2 は、GPT のさまざまな動作段階を示しています。最初のステップでは教師あり微調整が必​​要で、2 番目のステップでは入力に対する最適な応答の生成が、3 番目のステップではポリシーの最適化と強化学習が必要です。事前トレーニング後、テキスト分類やテキスト生成などの特定のタスクに合わせてモデルを微調整できます。

▲図 2 GPT はどのように機能しますか?

GPT に影響を与える関連テクノロジ

▲図 3 GPT モデルの実現テクノロジー

図 3 に示すように、GPT は複数のテクノロジーの集合であり、これらのテクノロジーに依存しています。

• ビッグデータ: 企業、個人、機械によって生成される大量の構造化データおよび非構造化データ。データの分析方法と意思決定の方法に革命をもたらします。 GPT モデルは、大規模データでのトレーニングを通じて、ディープラーニングとビッグデータを使用して自然言語を生成します。
• 人工知能: GPT モデルのパフォーマンスは、改良、対話生成、自然言語理解などの方法によって改善できます。
• クラウド コンピューティング: データ ストレージと処理機能の可用性を提供し、GPT モデルのトレーニングとアプリケーションに必要なコンピューティング リソースを提供します。
• エッジ コンピューティング: エッジに分散されたコンピューティング リソースを使用することでデータ送信の遅延が軽減され、セキュリティとプライバシーの保護が向上するため、GPT モデルの効率が向上します。
• 5G 以降のネットワーク: より高速なデータ レートとより低い遅延を実現し、GPT がより大規模で複雑な言語モデルを処理できるようにします。
• 人間とコンピューターのインタラクション: GPT モデルとユーザーの間のインタラクションを促進して、ユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。

GPT モデルの影響を受ける分野と課題

GPT モデルは、コンテンツ作成、データ分析、チャット ロボット、仮想アシスタントなどのさまざまな分野で重要な役割を果たしています。 . に焦点を当てて広く使用されています。図 4 に示すように、これらのテクノロジーを使用する業界は GPT モデルの恩恵を受けることができます。さまざまな分野での GPT モデルの考えられる影響と応用を検討してみましょう。

▲図 4 さまざまな分野のアプリケーションに対する GPT モデルの影響

教育

GPT モデルは教育の変化を促進する可能性があります教師が授業計画をより適切に設計し、生徒の質問に答え、包括的な授業にデジタル アプリケーションを統合することで、生徒の学習体験を向上できるように支援します。具体的には、GPT モデルは次の側面に適用できます。

1. インテリジェントな個別指導: 自動採点とフィードバックを実現することで、教師が各生徒の個別のニーズにさらに注意を払うことができ、製品会社もこれに基づいて、各生徒のニーズを満たすパーソナライズされた教育コンテンツを開発します。
2. コンテンツ作成: 人間が複雑な概念を理解し、テキストを生成して情報を洗練し、説明と応答を提供することで、教育効果の向上を促進します。
3. 自動評価: 教師にはより多くの時間とエネルギーを与え、同時に生徒にはより多くのフィードバックと強化された練習を提供し、生徒の自信とテストの準備を向上させます。
4. 創造性の向上: 人間の意見とタイムリーなフィードバックにより、学生の創造性と学習効果が向上し、それによって作業効率とイノベーションが向上します。
5. リサーチとライティングの支援: トピックの提案を行い、ライティング スキルを分析し、文法とスペル チェックを提供します。同時に、学生がリサーチ タスクをより迅速かつ正確に完了できるように、関連する参考リソースも提供します。
6. 言語学習と翻訳支援: 生徒が言語を翻訳し、言語の文法と構造を理解できるように支援すると同時に、生徒の学習速度に応じてパーソナライズされた学習コースを提供し、言語学習と翻訳を促進します。熟達。

ただし、GPT モデルは教育分野においていくつかの課題にも直面しています。まず、GPT モデルは情報生成に優れていますが、生徒の批判的思考や問題解決能力に影響を与える依存関係を生み出す可能性もあります。次に、学生のデータセキュリティとプライバシー保護も非常に重要な問題です。さらに、提供される情報の正確性を確保するには、モデルを継続的に更新し、維持する必要があります。

ヘルスケア

最新テクノロジーの導入により、医療はより効率的、便利、個別化され、より良い治療効果と全体的な医療サービスを患者にもたらすことができます。

1. 医薬品研究開発: 大規模な医薬品データベースを分析に使用すると、新薬を発見し、その有効性と毒性をテストすることができるため、開発サイクルが短縮され、失敗率が減少します。
2. 診断: 患者データを分析に利用すると、効果的な患者ケアを提供してケアの成果を向上させることができ、医師の診断補助として役立ちます。この技術は診断の精度と速度を向上させるのに役立ち、医療リソースと時間コストも節約できます。
3. 病気の予測: 大量の医療データを分析して予測することで、医師の早期発見と予防治療を支援し、治療効果の向上と治療費の削減を実現します。
4. 個別化医療: 個人データの変動パターンを特定することで、患者に合わせた個別化医療を選択し、治療の個別化の度合いを高め、治療の有効性を向上させることができます。

しかし、GPT モデルを医療分野に適用すると、データ ドリフト、透明性、セキュリティ リスク、臨床検証という課題に直面します。したがって、医療における GPT モデルの利点とリスクを評価し、その開発と実装を監視し続けることが重要です。

エンタープライズ

急速に変化する職場や業界に新しいツール、リソース、労働体制を適用すると、企業の効率と生産性が向上します。デジタル化は、あらゆる業界や分野にさらなる柔軟性、有効性、価値の推進力をもたらします。 GPT モデルが関与できるこのプロセスの主なステップは次のとおりです。

1. サステナビリティ ツール: 企業がサステナビリティ目標をどの程度達成しているかを評価し、生産性と顧客サービス レベルを向上させるのに役立ちます。
2. 生産プロセスのアップデート: 効率を向上させ、ユーザーがリソースの使用に関する決定を下せるように支援し、企業の競争力と環境保護を実現します。
3. ケータリング サービス、ホテル、ファッションなどの業界では、GPT モデルを顧客サービス、パーソナライズされた推奨事項、環境情報に使用できます。

しかし、長期的な戦略と公共政策の策定は、企業が正面から取り組む必要がある課題であり、これにより持続可能な生産方法の使用が促進され、モデルの解釈可能性やデータ収集などの技術的課題が解決されます。 。将来的には、GPT モデルがテクノロジー製品の運用方法を推進し、新しい製品とサービス カテゴリを作成し、ビジネス セクター全体を再構築し続けるでしょう。同時に、その道徳的、倫理的問題を真剣に検討する必要もあります。

農業

伝統的な農業は伝統的な知識、旧式の機械、有機肥料に依存していますが、現代の農業は技術的に進歩した機械や設備に依存しています。技術の進歩により、農業機械のサイズ、速度、生産性が向上し、より多くの土地をより効率的に耕作できるようになりました。技術の向上は、農家が長期的に収量を増やすのにも役立ちます。

1. データによる意思決定: 複数のデータ ソースからの大量のデータを分析することで農家の意思決定を支援し、作物や家畜の生産と効率を向上させます。
2. 精密農業: センサー、スマート灌漑、ドローン、自動化、衛星技術など、資源の効率的な利用をさらに促進します。
3. GPT モデルは、作物の収量の増加、害虫や病気の監視と制御、精密灌漑にも使用できます。

ただし、GPT モデルの正確性と信頼性はデータの品質と解釈ルールの明確さに依存するため、モデルをトレーニングするためのデータが高品質であることを確認する必要があります。品質と解釈ルールは明確です。さらに、モデルは高価であり、農家の経験や批判的思考スキルに代わることはできないため、現在、農業には解決すべき課題が数多くあります。

旅行および輸送

GPT のテクノロジーは、物流および輸送会社が顧客のニーズと要望をより深く理解し、サービスのカスタマイズを支援し、顧客満足度を向上させるのに役立ちます。ユーザーのニーズと好みを理解して、物流と出荷手順に合わせた推奨事項を提供できます。目的地、予算、旅行期間などの詳細を入力して旅行計画を立てることもできます。

1. 物流会社や運送会社にリアルタイムの洞察を提供して顧客のニーズを理解し、NLP テクノロジーを通じてサービスをカスタマイズして顧客満足度を向上させます。
2. GPT モデルを旅行計画ツールとして使用して、旅行旅程の推奨事項を提供できます。
3. プロセスの自動化と運用の最適化により、効率の向上、コストの削減、貨物情報のリアルタイム追跡、在庫精度の向上、流通ルートとフリート管理の最適化が可能になります。

しかし、GPT モデルを使用すると、データ品質、プライバシー、コストの面で課題にも直面します。

電子商取引

モバイル デバイスでのオンライン ショッピングはますます一般的になってきており、電子商取引企業は顧客を維持するためにスムーズで便利なショッピング エクスペリエンスを提供する必要があります。したがって、電子商取引の分野では、GPT モデルを使用して顧客にとってより良い検索エクスペリエンスを作成する方法が、重要かつ挑戦的な研究の方向性となっています。

1. 自動チャットボット機能を使用すると、企業が顧客の質問に迅速に応答し、顧客エクスペリエンスを向上させることができます。
2. 消費者の過去の購入、閲覧、検索履歴に基づいて製品の推奨とパーソナライズされたショッピング エクスペリエンスを提供することで、売上と顧客満足度を向上させます。
3. 製品のタイトル、説明、スローガン、その他のコンテンツを自動的に生成して、企業が製品を宣伝できるようにします。
4. 企業のデータ分析と戦略計画を支援し、意思決定の効率を向上させます。

ただし、電子商取引の分野での GPT モデルの適用には、モデルの容量の制限、応答能力に影響を与えるデータの品質とコンテキスト、顧客の受け入れなど、依然としていくつかの課題があります。自動チャットボットの一種。高級なものではありません。

エンターテイメント

1. GPT モデルは、エンターテイメント コンテンツを提供することで、人々のストレスを軽減し、精神的健康上の問題を軽減するのに役立ちます。
2. は、自閉症の人々の娯楽に使用でき、心地よい詩、心理的な癒しの文、興味深いなぞなぞを提供するだけでなく、音声テクノロジーを使用して高齢者に安全な仲間を提供することもできます。
3. インタラクティブ エンターテイメント: GPT モデルは、人々が仮想キャラクターと対話するのに役立ち、パーソナライズされた推奨事項やコンテンツ生成を提供でき、オンライン広告、ソーシャル メディア、映画およびテレビ業界、ゲーム業界で使用できます。

ただし、GPT モデルによって収集されるデータはバランスが取れており、データのセキュリティ、信頼性、透明性に注意を払い、データの逸脱や盗用の問題を避けるように注意する必要があります。同時に、ユーザーのプライバシーとセキュリティ保護を考慮し、音の遅延を減らし、人間の音声の理解を向上させる必要があります。この点に関して、私たちはさらなる研究と関連する技術的課題の解決に柔軟な心を保つ必要があります。

ライフスタイル

GPT モデルは、ダイエット計画、旅行ガイド、パーソナライズされた衣類のデザイン、美容に関するアドバイス、レシピの推奨、レジャーやエンターテイメントのアドバイス、キャリア ガイダンスなど、パーソナライズされたライフスタイルの側面をユーザーに提供できます。専門的なアドバイス。さらに、このモデルは、持続可能な開発を支援するだけでなく、さまざまな文化的および技術的変化に適応するためのトレーニングも提供できます。

ただし、GPT モデルを使用して推奨事項を提供する場合は、ユーザーの誤解を避けるために、データの信頼性と著作権の問題に注意を払う必要があります。さらに、モデルによって提供される推奨事項が悪影響をもたらさないようにするために、極端な動作の定期的な修正とテストが必要です。

ゲーム

ゲーム分野で GPT モデルを適用すると、ゲームの対話とストーリーの品質が向上し、豊かでパーソナライズされたゲーム世界が作成され、より現実的で魅力的なキャラクターが生成される可能性があります。ゲーム コンテンツの生成やチャットボットの開発にも使用できます。さらに、GPT モデルは、プレーヤーの能力とスキルを分析して、ゲームの難易度を自動的に調整し、NPC ダイアログやその他のキャラクターの対話を生成して、プレーヤーによりパーソナライズされたゲーム体験を提供することもできます。

ただし、ゲーム分野で GPT モデルを最大限に活用するには、強力な計算能力と大量の高品質な学習データが必要です。モデルによって生成されたコンテンツが適切かどうかを制御し、ゲーム環境を変更する必要さえあります。これらの課題は克服する必要があり、GPT モデルをより適切に適用してゲーム業界の進歩を助けるためには、構造化データのトレーニングも必要です。

マーケティング

GPT モデルをマーケティングに適用すると、コンテンツ作成の速度と効率が向上し、時間と人件費を節約できます。

1. 企業は GPT モデルを使用して、高品質の記事、電子メール、ソーシャル メディア投稿、その他のコンテンツを自動的に生成することで、コンテンツの一貫性と品質を維持し、ブランド イメージの安定性を維持できます。
2. よくある質問に自動で回答するチャットボットなど、さまざまな自動化ツールの効果も得られ、顧客対応の負担を大幅に軽減し、より良いサービス体験を提供できます。
3. パーソナライズされた広告を生成して潜在顧客の注意を引き、マーケティング効果を向上させることができます。
4. 将来の購買行動を予測し、会社に十分な在庫を確保し、市場戦略をタイムリーに調整します。

ただし、GPT モデルをマーケティング分野に適用する場合、企業は潜在的な課題を認識する必要があります。たとえば、制御の欠如は誤った結果につながる可能性があり、データのバイアスは差別的な行動につながる可能性があり、透明性の欠如はモデルの信頼性に影響を与え、倫理的考慮事項はユーザーのプライバシーとデータのセキュリティに関連します。さらに、最適なアプリケーション シナリオと対象者を特定するには適切な計画が必要であり、望ましい結果を確実に得るために継続的に監視できる熟練した労働力も必要です。技術的、法的、倫理的なコンプライアンスを維持することが GPT モデルを採用する鍵であり、これにより企業の経済的利益が確保されるだけでなく、企業が顧客の信頼とロイヤルティを獲得することも可能になります。

金融

金融業界は常にテクノロジーの応用においてリーダーであり、近年は効率の向上、コストの削減、より良い顧客エクスペリエンスの提供に重点を置いています。 GPT モデルは、センチメント分析、財務予測、リスク予測と管理、取引戦略、顧客サービスなどの金融分野のアプリケーションで大きな可能性を示しています。しかし同時に、GPT モデルは、大量のコンピューティング リソースの必要性、解釈可能性の欠如、敵対的攻撃に対する脆弱性など、金融分野におけるいくつかの課題にも直面しています。したがって、金融分野での GPT モデルの適用には大きな可能性があるだけでなく、その効果的かつ安全な導入を確保するには、関連する課題を慎重に検討する必要があります。

概要

GPT モデルの利点:

• 自然言語のクエリに迅速に応答して、作業の効率と精度を向上させます。
• 複数のデジタル アプリケーションを統合して、より包括的なサービス エクスペリエンスをユーザーに提供するのに役立ちます。
• テキスト生成や対話システムなどの分野で優れたパフォーマンスを発揮し、人々がより便利に作業を完了できるように支援します。

欠点:

• 場合によっては、複雑な問題やデリケートな問題を解決するために人間の助けが必要になる場合があります。
• 大量のコンピューティング リソースとメモリが必要で、コストが高いため、一部の新興企業の使用が制限される可能性があります。
• 人間の感情や判断力が欠けており、特定の状況下では誤った結果や不正確な結果が生じる可能性があります。

GPT シリーズを使用する場合は、メリットとデメリットを考慮し、状況に応じて選択する必要があります。しかし、非常に有望な技術として、今後も開発と革新が続き、人々のより便利で効率的な仕事と生活を支援する幅広い応用分野が模索されることは否定できません。テクノロジーの絶え間ない進歩により、GPT関連テクノロジーは将来、人類にとって重要な知的アシスタントとなり、より良い未来のライフスタイルをもたらすことが期待できます~

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