LLM、GPT、RAG…AI の頭字語は何を意味しますか? | ビジネスにおける AI #91

人工知能の専門家は何を語るのでしょうか? AI の頭字語を解読する

AI の専門家は、複雑なテクノロジーやプロセスを説明するために頭字語を使用することがよくあります。 AI が提供する機会を意識的に活用できるようにするには、これらの用語の背後にあるものを理解する価値があります。 たとえば、「RAG」や「XAI」と聞いても、それが何を意味するのかよくわからないかもしれません。 RAG (Retrieval-Augmented Generation) は、情報検索によって言語生成を強化するテクノロジーであり、XAI (Explainable AI) は、AI システムによって行われた意思決定の透明性とわかりやすさに焦点を当てています。 今日 AI が何であるかを説明する必要はありませんが、このような頭字語については説明が必要です。 それでは、最もよく使われる頭字語の 1 つである ChatGPT の背後にあるテクノロジーの一般名から始めましょう。

LLM (大規模言語モデル)

LLM (Large Language Model) は、テキスト、コードを生成したり、言語を翻訳したりできるチャットボットなどのシステムの基盤です。 これは、1,750 億を超えるパラメータを持つニューラル ネットワークを使用して、単語のシーケンスの可能性を推定するように訓練された人工知能です。

LLM のトレーニングには、例を示し、エラーを減らすために重みを調整することが含まれます。 LLM では、すべてのテキストは多くの数値を持つベクトルで表され、モデルの「言語」空間内での位置と関係が決定されます。 テキストを続けるということは、この空間内のパスをたどることを意味します。

彼らを、膨大な知識と人間と同じような方法で情報を処理し、反応する能力を備えた「スーパーリーダー」であると想像してください。 LLM の一般的な例は次のとおりです。

• Gemini Pro (Google)、
• GPT-4 (OpenAI)、および
• ラマ2（メタ）。

ビジネスにおいて、LLM は、たとえばレポートの自動生成、文書の翻訳、従業員の質問への回答などにより、社内のコミュニケーションと情報の流れを合理化できます。 チャット、専用ソフトウェア、API を介して LLM を使用すると、大量のデータを分析し、これまで見えなかった傾向を特定することで、新しいビジネス モデルや戦略の構築をサポートすることもできます。

RAG (検索拡張生成)

検索拡張生成 (RAG) は、意味情報の検索とテキスト生成を組み合わせた技術です。 これにより、モデルは Wikipedia の文書などの関連文書を検索できるようになり、テキスト ジェネレーターがより正確で内容が豊富で、エラーが発生しにくい結果を生成するのに役立つコンテキストが提供されます。 RAG はカスタマイズでき、コストと時間がかかるモデル全体を再トレーニングすることなく、その内部知識を効果的に変更できます。 これは、事実が時間の経過とともに変化する可能性がある状況で特に役立ち、最新の情報にアクセスするための再トレーニングの必要がなくなります。

出典: DALL・E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

GPT (生成事前トレーニング済みトランスフォーマー)

GPT という頭字語は、最も人気のある AI チャットボットの名前の一部になったため、誰もが知っています。 しかし、それは正確には何を意味するのでしょうか？ Generative Pre-trained Transformer (GPT) は、シーケンス内の次の単語を予測することによって、人間が作成したテキストに似たテキストを生成する AI モデルです。 学習プロセスでは、人間が書いた数十億ページのテキストから知識を取得し、後で次の単語の確率を決定します。

GPT モデルは、トランスフォーマーと呼ばれるニューラル ネットワーク アーキテクチャに基づいており、テキストを生成し、会話形式で質問に応答できます。 これらは次のような幅広いタスクに使用されます。

• 言語の翻訳、
• 書類を要約したり、
• コンテンツの生成、
• コードの作成やその他多くのタスク。

GPT モデルは、ゼロショット学習と呼ばれる手法でさらにトレーニングすることなく使用することも、いくつかの例からの学習 (フューショット学習) を通じて特定のタスクに適応させることもできます。

NLP (自然言語処理)

NLP (自然言語処理) は、機械が人間の言語を理解して処理できるようにする技術とテクノロジを扱う分野です。

これは、前述の LLM、RAG、GPT の基礎を形成し、単語、文、およびそれらの意味を理解できるようになります。 したがって、NLP はテキスト データをビジネスに役立つ洞察に変えることができます。 NLP アプリケーションは、AI アシスタントやチャットボットを超えて、次のようなタスクまで幅広く使用できます。

• 感情分析 – テキストにどのような感情が含まれているかを判断できます。たとえば、ソーシャル メディアで表現された意見が肯定的、否定的、または中立的であるかどうかを判断できます。
• 文書の要約 – 長いテキストの要約を自動的に作成し、ユーザーの時間を節約します。
• 機械翻訳 – 異なる言語間のテキストの高速かつ効率的な翻訳を可能にします。 たとえば、Meta の SeamlessM4T モデルは、100 の言語間でテキストと音声を翻訳できます。

ML (機械学習)

ML (機械学習) は、AI の基本的な分野です。 これは、コンピューターを直接プログラミングせずにデータから学習できるようにコンピューターをトレーニングすることを含む包括的な分野です。 AI はデータとアルゴリズムを使用して人間の学習方法を模倣し、時間の経過とともに経験を積みます。

「機械学習」という用語は、1959 年にチェッカーのプレイに関する研究の文脈でアーサー サミュエルによって造られました。 技術の進歩により、推奨システムや自動運転車など、ML に基づいた革新的な製品の作成が可能になりました。

機械学習はデータ サイエンスの重要なコンポーネントであり、多くのビジネスで統計的手法を使用して予測と意思決定を行います。 ビッグデータの拡大に伴い、データサイエンティストの需要も高まっています。 これは、重要なビジネス上の質問を特定し、データを分析できる専門家に特に当てはまります。 ML アルゴリズムは、TensorFlow や PyTorch などのプログラミング フレームワークを使用して作成されます。

出典: DALL・E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

ロボットプロセスオートメーション (RPA)

RPA (ロボティック プロセス オートメーション) は、コンピューターが特定のプログラムやアプリケーションで実行される人間の動作を模倣する自動化テクノロジーです。 RPAは業務効率に直接影響を与えるAIの実用化です。 データ入力や顧客サービスなどの日常業務を自動化し、企業がより戦略的な活動に集中できるようにします。

ディープラーニング (DL)

ディープ ラーニング (DL) は、人間の脳の構造にヒントを得たニューラル ネットワークに基づく ML の高度な分野です。 これらのネットワークは、膨大な量のデータから学習してパターンと関係を認識し、この知識を使用して予測と意思決定を行います。 DL を使用すると、画像認識、オブジェクトの識別、写真やビデオの分類など、最も複雑なタスクを実行できます。

そのため、DL は次のようなテクノロジーの開発に不可欠です。

• エネルギー消費の予測と最適化、
• 自動運転車の制御、
• 取引の異常を検出することで金融詐欺を防止する、または
• 個々のユーザーの好みに合わせてオファーやコンテンツをパーソナライズする。

強化学習 (RL)

強化学習 (RL) は、AI モデルが準備されたデータからトレーニングされるのではなく、試行錯誤を通じて「独自に」学習する機械学習 (ML) の一種です。 言い換えれば、AI は環境との相互作用を通じて適応し、望ましい行動に対しては報酬を受け取り、効果のない行動に対してはペナルティを受け取ります。

強化学習は、達成したい結果は正確にわかっているが、それに到達するための最適なパスが不明であるか、プログラミングが難しすぎるタスクに役立ちます。 たとえば、複雑な環境内を移動できるようにロボットをトレーニングします。

敵対的生成ネットワーク (GAN)

Generative Adversarial Networks (GAN) は、2 つの競合するニューラル ネットワークで構成されるシステムです。

• 画像やテキストなどの新しいデータを作成するジェネレーター
• Discriminator は、生成されたデータから実際のデータを区別しようとします。

この競争により、両方のネットワークの改善が促進され、ますます現実的で創造的な結果が得られます。

説明可能な AI (XAI)

Explainable AI (XAI) は、あまり知られていませんが、人工知能の分野では非常に重要な頭字語です。 これは、AI システムによって行われたアクションや決定について明確でわかりやすい説明を提供することに重点を置いた AI へのアプローチです。 XAI は、透明性、法的規制の順守、セキュリティ、イノベーションのサポートなど、責任ある AI 開発に不可欠です。

AIの略語。 まとめ

LLM、RAG、GPT、XAI などの AI の頭字語は、ビジネスの運営方法を変える高度なテクノロジーを表します。 プロセスの自動化から顧客ニーズのより深い理解まで、AI は新たな可能性を開きます。 これらの用語を理解しておくことは、人工知能の分野をナビゲートし、ビジネスでその可能性を活用するための鍵となります。 これらのテクノロジーの知識により、既存のプロセスの最適化だけでなく、革新と成長のための新しい領域の探索も可能になります。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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