(株)アドバンスト・メディア【3773】の掲示板 2024/01/26〜2024/04/03

最新版のGoogleのGeminiの最新版を
仕事に使ってわかったこと。

人工知能は、人間の脳と同様に情報と情報を
知識で結びつけ、網の目状にしてネットワークを構築。網の目が細かく結びつけば結びつくほどに、問題に対する対応、回答の正確性が
高くなる。

汎用型の生成AIは、Googleの検索等を通じた
天文学的な情報データをマテリアルとしてディープラーニングを繰り返し、網の目をよりきめこまやかに結びつけ反応の正確性を向上させている。このようなことができるのは、検索等から莫大な情報を常に集めることができるアメリカの数限られたデジタル企業だけ。
しかし、ここからわかることはディープラーニングを行い、網の目をより細やかに結びつけ反応
回答の正確性の向上させるために、マテリアルとして情報量が不可欠かつ絶対的に必要。
情報量が生成AIの深層学習のご飯であり、ご飯なしにはきめこまやかなネットワークも形成されない。アメリカで、大手新聞社がその記事データを無断で使用したとして生成AIの企業に対して訴訟をおこしたという記事もそれを物語っ
ている。　日本の特化方の生成AIにしてもこの
構造に変化はなく、生成AIだけがいかに優秀になっても、ご飯としてのデータなくしては
うまく機能しない、大規模言語モデルに投入
するマテリアルデータの量が必要不可欠。

マテリアルとしての、データ量、ここにまさに
脚光があたることになるのは自明の理。