Last Updated on 2024-04-01 06:02 by admin
新しい世代の大規模言語モデル（LLM）が、OpenAIやその類似企業を置き換えつつある。Databricksが最近、DBRXを発表し、特化、軽量化、複数のLLMの組み合わせ、企業向け、そして低コストでより良い結果を実現する新しいトレンドを示した。従来のモノリシックなソリューションは、顧客に高コストを強いる一方で、新しいタイプのアーキテクチャは、幻覚のない、より速く、より安価で、時にはGPUやトレーニングなしで、より良い結果を達成する。
専門家向けに設計され、自己調整とカスタマイズに依存している。現在の資金調達モデルでは、多くのスタートアップが大企業からの資金提供を受けており、これが顧客に高コストをもたらしている。しかし、ベンダーニュートラルなVC資金に依存するスタートアップは、はるかに安価な代替案を提供することで競争できる可能性がある。
新しいLLMの開発に取り組むスタートアップは、製品を広告を通じて収益化することを検討していないが、著者はこのオプションを検討しており、大きなクライアントが関心を示している。新しいLLMのトレンドは、特化したLLMを組み合わせることに加えて、同じトピックに焦点を当てた複数のLLMを組み合わせ、それぞれのモデルから最善を引き出すアンサンブル方法である。
この新しいアーキテクチャは、遅延、精度と関連性、コスト、責任（データ漏洩や高価な幻覚を避ける）の主な問題に対処する。入力ソースの慎重な選択と、隠された構造を再構築するためのスマートクローリングは、このアーキテクチャの重要な要素である。
【ニュース解説】
Databricksが発表したDBRXをはじめとする新世代の大規模言語モデル（LLM）は、OpenAIやその他の類似企業に代わる新たなトレンドを示しています。これらの新しいモデルは、特化、軽量化、複数のLLMの組み合わせ、企業向け設計、そして低コストで高い結果を実現することを目指しています。従来のモデルが顧客に高コストを強いていたのに対し、新しいアーキテクチャは、幻覚のない、より速く、より安価で、時にはGPUやトレーニングなしで、より良い結果を達成することが可能です。
この新しいアプローチは、専門家向けに設計されており、自己調整とカスタマイズに依存しています。現在の資金調達モデルでは、多くのスタートアップが大企業からの資金提供を受けており、これが顧客に高コストをもたらしています。しかし、ベンダーニュートラルなVC資金に依存するスタートアップは、はるかに安価な代替案を提供することで競争できる可能性があります。
新しいLLMのトレンドは、特化したLLMを組み合わせることに加えて、同じトピックに焦点を当てた複数のLLMを組み合わせ、それぞれのモデルから最善を引き出すアンサンブル方法です。このアプローチは、遅延、精度と関連性、コスト、責任（データ漏洩や高価な幻覚を避ける）の主な問題に対処します。
入力ソースの慎重な選択と、隠された構造を再構築するためのスマートクローリングは、このアーキテクチャの重要な要素です。これにより、ユーザーは自分のニーズに最も適したカテゴリを選択し、高速で正確な結果を得ることができます。
この新しいアーキテクチャの導入は、AI技術の進化において重要な転換点を示しています。従来の大規模なモデルに代わり、より効率的でコスト効果の高いソリューションが求められています。これは、企業がAIをより広範囲に活用することを可能にし、AI技術の普及と発展を加速させる可能性があります。しかし、新しいアーキテクチャの導入には、データのプライバシー保護やセキュリティの確保など、様々な課題も伴います。これらの課題に対処し、技術の進化を適切に管理することが、今後のAI技術の発展において重要となるでしょう。
from How the New Breed of LLMs is Replacing OpenAI and the Likes.
“新世代LLM、Databricksが低コストで高性能なDBRX発表” への2件のフィードバック
新しい世代の大規模言語モデル（LLM）の進化は、教育分野においても大きな可能性を秘めています。私たち教育者は、生徒たちに最先端のテクノロジーを提供し、彼らが将来社会で活躍するためのスキルを身につけさせることが重要です。Databricksが発表したDBRXのような新しいモデルは、特化、軽量化、そして低コストで高い結果を実現することを目指しており、これは教育現場においても大きなメリットをもたらします。
教育におけるAIの活用は、生徒一人ひとりの学習スタイルや能力に合わせたパーソナライズされた学習経験を提供することができます。また、新しいアーキテクチャが幻覚のない、より速く、より安価で、時にはGPUやトレーニングなしで、より良い結果を達成することが可能であれば、教育機関がこれらのテクノロジーを導入しやすくなります。これにより、教育の質を向上させることができ、生徒たちが将来の職業で必要とされるスキルを身につけることができます。
しかし、新しいアーキテクチャの導入には、データのプライバシー保護やセキュリティの確保などの課題も伴います。教育現場では、生徒や教員の個人情報を守ることが極めて重要です。したがって、これらの新しいモデルを教育に活用する際には、これらの課題に対処し、技術の進化を適切に管理することが必要です。
私は、テクノロジーの進歩を教育に取り入れることによって生じるポジティブな変化を信じています。新しい世代のLLMの開発は、教育の未来を形作る上で重要な役割を果たすでしょう。これらの進歩を活用し、生徒たちが次世代のツールに適応し、そのポテンシャルを最大限に引き出すことができるように努めていきたいと考えています。
新しい世代の大規模言語モデル（LLM）の開発は、AI技術の進化において確かに興味深い転換点を示しています。DatabricksによるDBRXのような革新的なアプローチは、企業がAIをより効率的に、そしてコスト効果的に活用する道を開くことでしょう。しかし、私が強調したいのは、これらの技術進化が個人のプライバシーとデータの安全性に与える影響です。
特に、新しいアーキテクチャがデータの慎重な選択とスマートクローリングに依存することは、個人データの管理と透明性の観点から見ると、重要な懸念事項です。これらの技術がどのように個人データを収集し、利用し、保護するかについての明確なガイドラインが必要です。私たちは、AI技術の進化を歓迎しますが、それが個人のプライバシーを侵害することなく行われるべきだと考えています。
また、新しいLLMの開発が広告を通じて収益化される可能性があるという点も、消費者のプライバシー保護の観点から注意が必要です。広告モデルがどのように個人データを利用するかについて、透明性と個人の選択の自由を確保する必要があります。
総じて、新しいLLMのアーキテクチャは大きな可能性を秘めていますが、それに伴うリスクに対処し、個人のプライバシーとデータの安全性を最優先に考えることが重要です。技術の進歩は、社会の倫理的基準と調和して進むべきです。