ChatGPTによるAI革命と今後の展望

ChatGPTによるAI革命と今後の展望
Photo by Drew Dizzy Graham / Unsplash

今日は ChatGPT による革命と今後の展望について書いてみたいとおもいます。

ChatGPTはほとんどの業界に大きな影響を与えているのは周知のとおりです。

このテキストベースのAIは、業務の自動化と効率化に貢献しており、その影響は広範囲に及ぶと予想されます。しかし、ChatGPTの成長と進化の途上には、いくつかの課題が存在しています。ここでは、ChatGPTが引き起こすAI革命、その業界への影響、そして将来への展望について掘り下げていきたいとおもいます。

ChatGPTによる業界の変革

ChatGPTは、既に世の中の9割の業界で劇的な変化をもたらしているといわれています。このAI技術は、顧客サービスからマーケティング、保険、HR、さらには開発まで、幅広い分野で業務の自動化と効率化を実現しています。

(我々の開発でもこれまで人間がやっていた仕様書定義・整理や単体テスト設計などで絶大な効果をあげています。)

例えば、顧客サービスでは、ChatGPTを用いたチャットボットが24時間体制で顧客の問い合わせに応じることが可能になり、人的リソースの負担を大幅に軽減しています。また、コンテンツ作成やコードの自動生成など、従来、人間らしい創造的なタスクといわれていた分野にもChatGPTが活躍しており、業務の質とスピードの向上に貢献しています。

成長の限界と今後の方向性

しかしながら、ChatGPTの成長には、公開データのみを利用した学習に限界があるという疑問が残ります。約13兆トークンのデータで学習されたChatGPTも、インターネットやWikipedia、有料コーパスなどの公開データに依存しています。これらのデータには、必然的に限界があり、AIの理解と応用の幅を制限しています。

モデルサイズを大きくすると賢くなる というスケーリング法則が正しいとすると、賢くするためにはモデルサイズを大きくしなくてはならず、モデルサイズが大きいということは、それだけ多くのパラメータ・ウェイトが満腹になるだけのデータを食べさせてあげる必要があるからです。

データの量を増やすには幅方向と深さ方向があります。幅方向はよりWikipediaに代表されるような広範な知識。一方、深さ方向は特定の領域に関する専門性の高い知識。これら知識を含むデータをどれだけ集められるかですが、直近のムーブメントは深さ方向に焦点が当たるでしょう。

つまり、”特定業界に特化”して、その業界データ、または、企業固有データを取り込んで、どのように成長させていくか、という軸の動きが活発になっていくと考えています。

企業固有のデータや専門的な業界データを学習に組み込むことで、ChatGPTはより具体的で専門的な知識を持つことができ、特定業界におけるより高度なタスクの実行が可能になります。

業界特化(ドメイン固有)への進化

ChatGPTが多くの業界で広く受け入れられる中で、各業界特有のニーズへの対応が求められています。初期段階では、ChatGPTは一般的なタスクで広く活躍しますが、企業は自社固有のデータや業界特有の課題解決を求めるようになります。たとえば、金融業界では、規制遵守やリスク管理に関する深い理解が求められ、医療業界では、患者のプライバシーを保護しながら、個々の医療記録を分析する能力が必要になります。

オープンLLM勢の影響

AI界隈、特にオープンLLM(Large Language Models)に焦点を当てた時、OpenAI、Anthropic、Cohereといった大手LLMプロバイダーだけでなく、オープンソースのLLMプロジェクトにも目を向ける価値があります。我々にも深く関係のあるオープンLLMプロジェクトはどうなるでしょうか。私たちは、「業界特化」がオープンLLM勢にとっての大きなチャンスになると考えています。

現在、多くのオープンLLMプロバイダーは、性能をChatGPTに近づける、あるいはそれを超えることに注力しています。しかし、"一般知識"における一定レベルの性能達成後、次なる焦点は、特定の業界や領域に特化したモデルの構築能力に移ります。ここでのキーポイントは、特定業界の深い知識を活かした事前学習の効率化と、それに伴うファインチューニングのバランスです。短い開発期間(TAT: Turn Around Time)でこれらを実現することが、技術的な挑戦となります。

たとえば、医療や法律などの専門分野では、専門用語の理解と適用が必須となります。これらの分野での高度なタスクをこなせるLLMを開発するためには、専門家の知識を取り入れた訓練データの収集や、特定分野での事例に基づいたファインチューニングが不可欠です。さらに、ファイナンスやエネルギー分野では、市場の動向や規制の変更にタイムリー・迅速に対応する能力も求められるでしょう。これらの業界特化モデルの開発には、業界固有のデータ収集や、リアルタイムのデータ処理能力が重要となります。

これらの進化に伴い、ChatGPTが占める市場は一強ではなくなり、多様な「業界特化」モデルを提供できるプロバイダーが台頭してくると(期待を込めて^^)予想しています。これらのモデルを支えるためには、強力な推論プラットフォームと、推論アプリケーションを支える基盤・フレームワークが不可欠です。当社が提供するChatStreamや関連サービスは、この新たな時代における業界特化モデルの開発と展開を強力にサポートします。これにより、顧客はタイムリーに、そして柔軟に業界特化の問題解決を行うことが可能となります。当社の技術が、次世代のLLMの展開において、どのように価値を提供できるかを考えることは、非常に刺激的です。そして楽しい!


navigation

Read more

GPUサーバーの最適容量計算: キューイング理論と実践的モデル

GPUサーバーの最適容量計算: キューイング理論と実践的モデル

最大ユーザーサポート数計算ツール 同時に1件のみ処理できるGPU変換サーバーの最大ユーザーサポート数を計算します 処理時間 (t_p) 分/件 1件の変換処理にかかる時間 目標システム利用率 (ρ) 0 〜 1 安定稼働のための目標稼働率(推奨: 0.7〜0.8) ピーク係数 (P_c) 倍 最も混雑する時間帯の平均アクセス倍率 稼働時間 (H) 時間/日 システムが1日に稼働している総時間 アクセス確率 (P_a) 0 〜 1 1人のユーザーが1日にシステムを利用する確率 1ユーザーあたりの変換回数 (F) 回/日 利用する日の平均変換処理回数 計算過程を表示 計算結果 サポート可能な総ユーザー数: 人 計算式: N = (ρ × μ × H) ÷ (P_a

By Qualiteg プロダクト開発部
PyTorch 2.6 のセキュリティ: モデルチェックポイントロードの安全対策

PyTorch 2.6 のセキュリティ: モデルチェックポイントロードの安全対策

こんにちは! 今日は、魅力的なPyTorchチェックポイントが配られているからと言って無邪気に使っちゃうと、超ヤバイよ、というお話になります。 みなさまモデルチェックポイントをロードする際のセキュリティリスクについて考えたことはありますでしょうか。実はモデルの重みファイルだとばかり思っていたチェックポイントが、思わぬセキュリティホールになる可能性があります。 本記事では、PyTorchのtorch.load関数の安全性と、モデルチェックポイントを適切に扱うための実践的なガイドラインを紹介します。 モデルチェックポイントの隠れた危険性 PyTorchのtorch.load関数は非常に便利な一方で、セキュリティ上の重大なリスクを含んでいます。 その理由は、 * チェックポイント単なるパラメータだけではないよ! チェックポイントファイルには、モデルの重み(weights)だけでなく、クラスや関数など任意のPythonコードを含めることが可能です。 * 実行可能なコードが入ってるよ! これは、チェックポイントが単なる「データファイル」ではなく、Pytho

By Qualiteg プロダクト開発部
[AI新規事業創出]Qualitegオリジナル、アイデア評価、事業アイデア選定方法

[AI新規事業創出]Qualitegオリジナル、アイデア評価、事業アイデア選定方法

Qualiteg blogを訪問してくださった皆様、こんにちは。Micheleです。AIを活用した新規事業やマーケティングを手がけている私には、クライアントからよく寄せられる質問があります。AIを用いた事業展開を検討されている方々が共通して直面するであろう課題に対して、このブログを通じて私なりの解答をご提供したいと思います。 AIを活用した事業アイデア評価と選定方法 | Qualitegオリジナルアプローチ 新規事業の立ち上げは、アイデアの創出から始まりますが、その後の評価と選定プロセスこそが成功の鍵を握ります。Qualitegでは、AIを積極的に活用した独自の評価・選定メソッドを開発し、より客観的かつ多角的な視点でビジネスアイデアを検証しています。今回は、私たちの実践的なアプローチをご紹介します。 AIを活用したアイデア評価の基本フレームワーク 当社のアイデア評価プロセスは、以下の2段階で構成しております。 1. 多次元評価マトリックスによる定量分析 まず、出てきたアイデアについて、ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)を活用し、以下の8つの評価軸でアイデア

By Join us, Michele on Qualiteg's adventure to innovation
Windows Terminal で「無効な "icon" を持つプロファイルが見つかりました。既定では、そのプロファイルにアイコンはありません。」が出たときの対処法

Windows Terminal で「無効な "icon" を持つプロファイルが見つかりました。既定では、そのプロファイルにアイコンはありません。」が出たときの対処法

何度か、WSL にいろんなバージョンのLinux を入れたり消したりしたときに遭遇した現象です ユーザー設定の読み込み中にエラーが発生しました 無効な "icon" を持つプロファイルが見つかりました。既定では、そのプロファイルにアイコンはありません。"icon" を設定するときは、値が画像への有効なファイルパスとなっていることをご確認ください。 が発生するときの原因と対象法のレポートです 原因 使われなくなったゾンビ・プロファイルがWindows Terminal (のキャッシュ)に残り続ける 対処法 このメッセージを解消するには、いったん、プロファイルをリセットする必要がありました。 ※既存プロファイル設定が消える場合があるので留意すること Step1 Windows Terminal を落とす Windows Terminal をいったんすべて落とす Step2 settings.json を消す エクスプローラーで settings.json のあるフォルダに移動しファイルを削除する %LOCALAPPDATA%\Packages\Micros

By Qualiteg プロダクト開発部