本文解说了生成式AI的核心技术"基础模型"的概念及其在实用化中的重要性。
主要要点
1. 基础模型的定义和特征
- 基于大量文本和图像等数据学习的通用AI模型
- 可应对摘要、对话、翻译等多样化任务
- OpenAI的GPT-4o、NTT的tsuzumi等为代表例
- 一个模型可用于多种用途的通用性是其特征
2. 大规模语言模型(LLM)的重要性
- 在基础模型中占据特别重要的地位
- 在自然文本生成和问答方面发挥出色性能
- 作为生成式AI的核心技术发挥功能
- 在基于文本的任务中拥有压倒性能力
3. 嵌入应用程序和实用化
- 被嵌入聊天应用、翻译应用、资料制作工具等各种服务
- 根据业务和场景定制的应用正在推进
- 实现了以往难以实现的业务高度自动化
- 对生产力提升做出重大贡献
4. 对业务变革的贡献
- 基础模型作为生成式AI的核心技术支撑业务变革
- 在各行各业的应用急速扩大
- 成为数字化转型(DX)的推动力
- 成为新服务和价值创造的基础
5. 未来展望和课题
- 基础模型的性能提升和多样化持续进行
- 日本独自模型的开发也很活跃(如NTT的tsuzumi)
- 计算资源的确保和数据质量是重要课题
- AI利用中的伦理考虑必要性也在提高
文章显示,基础模型不仅仅是技术要素,而是作为变革产业结构和工作方式的重要基础设施发挥作用。