松田 裕之

LLMの学習データ集めに際して著作権侵害をしていたとしても、訴訟リスク以上に売上や投資の見込みが得られるならGoとなってしまう。 週刊文春の件と同じで、得られる対価以上の罰がないとこの動きは止まらなさそう。

生成AIを使った取り組みなのかそうでないのかははっきり区別した方が良いです。 現状の生成AIはハルシネーションが避けられず、機微な問題に対する判断を任せるのは怖いですが、 この記事で取り上げている非公開コロナブリーフィング後のインサイダー取引の検知については、数値データに基づく異常検知を行なっているのであって、生成AIは全く登場しないように見えます。 記事のPVを稼ぎたいんでしょうが、少なくとも活用する側目線では「生成AIだ！」と安易に飛びつかないようにしたいものです。

定性的な評価で歴史に関する質問への回答で比較されても、「それを業務で質問する機会なんてないけど」となってしまいます。 定量的なスコアの差分はベンチマークに則るのは良いのですが。 今は、promptiaなどで実際に需要のあるプロンプトが分かる時代です。 https://prompt.quel.jp/index.php?imode=1&theme=%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9&sort=5 要約などと難易度が超高い質問とは言わないので、実需のある質問に対する回答で質を比較して欲しいところです。

MSがInflectionを事実上買収（人材引き抜き）し、OpenAI, Mistralに続き生成AI企業との関係性を多様化している話。 戦略としてはまあ当然の話だが、この背景に生成AI企業の勝ち負けがはっきりしてきていることが気になる。 「個人に寄り添いより人間らしい回答をする」を目的としたPiが劣勢なのは、多言語対応が十分ないのと、「人間らしい」で収益化するには技術が追いついていないからか。

Geminiサイドから見れば圧倒的なデータ入力ソースを手に入れることになるのでこの上ない相手。 Appleサイドが自前でLLMを開発して行く気がないとしたら、合意までいきそうな気がします。

本記事に書かれている主張が本当だとして、 「2兆トークンものローカル言語データで学習して初めて、GPT-3.5の英語パフォーマンス相当に達する」 という事実が、やはり途方もないなと思います。 国策あるいは極端な資金源がなければ、利用可能な水準のローカルLLMにはならないのかと思います。

> ──やはりエヌビディアへの依存を減らしたい意図はある？ いいえ、それはありません。エヌビディアは素晴らしいパートナーです。 ただサプライチェーンの多様化はしておきたい。あくまでベストなインフラを使いこなしたいとは思っています。 超高速な手のひら返しには笑ってしまいました。 しかし、経営判断としてはとても正常。 GPU要らず！？と話題になった1bitLLMの動向も注目しているはず。

肌感覚と違いますが、クラウドの世界シェアではAWSとAzureはほぼ変わらない水準とのこと。 利用するサービスの数で言えばAWSの方が多くなる気がしますが、生成AI系機能は使い込めば費用的には支配的になってくるので、その影響も強いのかもしれません。

OpenAIの名前を著名にしたLLM、画像/動画生成AIとは異なる領域での協業でしょうか。数値データに対するAI適用であればOpenAIでなくとも、と思いますが、マーケティング目的の協業でもあると思います。 唯一、カスタマーサービスではLLMの活用が有用かもしれません。リアルタイムの通信状況を把握しながら顧客対応できると、カスタマーサービスが一段レベルアップしたと言えると思います。

GPTsは便利ですね。ChatGPTによく入力する内容をGPTsに入れて、ChatGPTのテンプレート機能的に使っています。 私がよく利用するのは以下。 ＜一人ブレスト＞ 問題を与えると、性格の異なる複数のペルソナを設定して勝手に議論を深めていってくれる。自分も議論に参加してフィードバックするとより良い議論になる。 https://chat.openai.com/g/g-rVqXvxZon-deipudeisukatusiyonai ＜日英翻訳＞ 外国人エンジニアとのやりとりで重用。 https://chat.openai.com/g/g-2jon2B6s1-bilingual-translator

結局重要なのは、ストレスなくAIに入力データを投げられるUXなので、AI自体に新規性は全くなくても価値があることに注意(自戒の意味でも)

> グーグルの25年間にわたる、あらゆるエンジニアリングの専門知識によって訓練 Googleの社員数は20万人弱。ChatGPTは1.8億ユーザー。 天下のGoogleがドメイン特化LLMを作りにいく気がしないので、汎用用途だと思いますが、だとすると数の論理が重要です。 LLMを育てるには「密かに」やっていくべきではない気がします。